这学期霖小白有一门线性代数的课程，就想着结合着Python里面的第三方库---------numpy，来一个非常入门级别的学习分享，也比较符合霖小白这个入门基础学习分享文章的公众号哈哈哈，因为霖小白还是个小白，还木有能力写出比较深的文章，还望大家见谅见谅。 说多了说多了，接下来先简单介绍介绍什么是numpy，在Python中numpy和霖小白上一篇文章分享的matplotlib一起搭配使用，其效果是可以替代matlab的。numpy主要用于数学或者是科学计算，它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库，其中numpy拥有线性代数和随机数生成的内置函数，所以霖小白这一次的文章分享就是有关近期学习的线性代数的一丢丢知识来分享Python中numpy的相关内容。
一、创建数组
一开始，我们第一步肯定先导入这个库啦 然后我们用np.array( )来创建一个数组，先来创建一个二维数组吧。 运行的效果如图：
运行后输出的是一个矩阵，是一个两行三列矩阵。有一个特殊形式的矩阵叫行矩阵，就是只有一行的矩阵，跟上面的方法一样创建，创建一个一维数组。 注意一下这里面是有两个“[ ]” 中括号的，而且还要区分一下列表，贴一张图看看。
前两行是输出的是一维数组，就是我们线性代数教材上面所写的行矩阵一样。后两行就是列表。 现在的这几个例子都是行数列数都是我们一看就知道的，那要是遇到那么很多很多行很多很多列的数组咋办，我们可以用xxx.ndim来查看是几维数组的，例如最先开始举例的那个两行三列矩阵，我们很简单看出是二维数组。
同样道理，可以用xxx.shape来查询行列数，用xxx.size来查询一共有多少个元素。
我们之前在循环结构的时候，for循环的时候经常看到一个东西，就是：
range括号里面第一个数是起始值，第二个数是终止值，第三个数是步长。相同我们也是可以类似的方式来创建一个有序数组。
一样，第一个值就是起始值，第二个值是终止值，第三个就是步长，看看下面代码运行。
不过这样是创建的是一维数组，也就是我们线代上面的行矩阵。那想要创建一个3行4列的矩阵，我们应该这么做，在上面是不是又分享了一个查询矩阵行列数的方法，那么我们可以用下面这一用方式来创建一个3行4列的矩阵。
二、简单的基础运算
相加减就还是比较简单，就是对应元素相加减。直接上例子就行了
乘法的话在这里面就有两种算法需要我们区别一下，例如第一种就是跟加减法一样，对应元素的相乘，第二种就是我们线代上面学习过的矩阵的乘法。 比如先举例第二种算法，矩阵的乘法。如这两个矩阵相乘
在我们不会Python或者matlab等编程的时候，我们是不是就要老老实实拿出一支小笔笔和一本小本本，开始漫漫长路的手写计算，第一行乘以第一列...................这还是三行三列的乘法，要是n行n列呢，那霖小白直接摔笔，手算是不可能的，这辈子都不可能。
太艰难了，还怕自己算错，但是如果我们会numpy，只需要一行代码，还可以保证准确率。
就是我框出来的这一行，它的作用就是可以实现矩阵的乘法计算，再一次提醒下矩阵的输入小括号里面是现有一个中括号滴。
接下来说的这一种就是对应元素直接相乘，比较好理解，直接上图
框框出来的这两个不同的乘法计算要注意区分一下。其中矩阵的乘法计算其实还有一种写法。 这两种写法都是相同的，同样都是计算矩阵的乘法。 好了，今天的小分享就到这里了，下一次继续这一部分的内容，霖小白明天就要回校了，现在要去收拾行李啦。