数据都可以转换成矩阵，行就是每一条样本数据，列是每个字段的特征，numpy在矩阵计算上非常高效，可以快速处理数据并进行数值计算

主要了解numpy核心的模块与常用的函数的使用方法

3.1 numpy的基本操作

在使用numpy工具包之前，必须先导入资源包

In  import numpy as np

说明：as 给资源包 起别名的关键字，np 是numpy别名，np代表的就是numpy 

3.1.1 array 数组

假设按照python的常规方法定义一个数组array=[1,2,3,4,5],并对数组中的每一个元素都执行+1的操作，

# 执行当前代码块的快捷键：ctrl+enter

# 执行当前代码块且插入一个输入行的快捷键：alt+enter

# 以上错误输出结果显示此处创建的是一个list结构，无法执行上述操作，不同格式的数据，执行操作后的结果也是不一样的，

以上输出结果显示数据类型是ndarray，也就是numpy中低层数据类型，后续进行各种矩阵操作的基本对象就是它

以上结果说明：在numpy中如果对数组执行一个四则运算（+-*/）就相当于对其中的每一个元素做相同的操作，如果数组操作的对象和它的规模一样，则其结果就是对应位置进行计算。

3.1.2 数组特性

以上结果表示当前数组是一维，其中有5个元素

holly_list=[1,2,3,4,5]

holly_list.shape 　　 　　

创建一个二维数组

np.array([ [1,2,3] , [4,5,6] ])