创建数组：t1=np.array([1,2,3])
t2=np.array(range(3))
t3=np.arange(3)
设置数组内的数据类型：
t4=np.array(range(3),dtype=float64)
t5=t4.astype("int64")
设置数组内小数的位数：
t6=np.round(t4,2)取两位小数
数组维度的改变：
t7=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
t8=t7.reshape((2,4))将t7的维度改为两行四列,此时t7的值并未改变
t8.flatten()将t8展开变为一维
numpy读取csv文件：
loadtxt(frame,dtype,delimiter=‘,’,skiprows=0,usecols,unpack=False)
genfromtxt(filepath,delimiter=",")
numpy取数组某一行：t3=t4[2]
取多行：t3=t4[[2,3,,6]]
取多行多列t3=t4[[2,3,5],[1,3,4]]
numpy裁剪：t3=t4.clip(10,18)将t4中小于10的值赋值为10，大于18的值赋值为18
获取数组的最大值索引：np.argmax(t3,axis=0)取每一行最大值的索引
获取数组最小值的索引：np.argmin(t3,axis=0)
数组的赋值：a=b完全不复制，a与b相互影响
a=b[:]创建一个新的对象a，但是a的数据完全由b控制，两个数据变化一致。
a=b.copy()两个变量互不影响
统计数组中nan之的个数：np.count_nonzero(np.isnan(t))
