1、arange()方法
a = np.arange(10, 30, 5)
print(a)
#运行结果：
[10 15 20 25]类似于python中的range()方法，取10-30（不包含30）中的数字，以5作为间隔。
a = np.arange(20)
print(a.reshape(4, 5))
#运行结果：
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]]对于arange()产生的数组，我们也可以用reshape()方法，得到矩阵。
2、np.random随机模块
a = np.random.random((2, 3))
print(a)
#运行结果：
[[0.21978978 0.25814437 0.53806867]
[0.7482159 0.25421237 0.29024159]]在random模块下调取了random函数，传入元组（2, 3)，返回一个2行3列的矩阵。
需要注意的是，需写成random.random，且传入的为元组。
讲道理，生成的随机数应该是有正有负，然鹅我试了很多次都没有出现负数……
3、linespace()函数
from numpy import pi
a = np.linspace(0, 2*pi, 20) #0-2pi间的数平均分为20份
print(a)
#运行结果：
[0. 0.33069396 0.66138793 0.99208189 1.32277585 1.65346982
1.98416378 2.31485774 2.64555171 2.97624567 3.30693964 3.6376336
3.96832756 4.29902153 4.62971549 4.96040945 5.29110342 5.62179738
5.95249134 6.28318531]
使用linespace()函数在0到2pi之间得到2个数，这些数字的间隔是平均取的。
4、对np.array()的一些数学运算
首先，我们先生成2组数组：
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a = np.array([20, 30, 40, 50])
b = np.arange(4)
print(a)
print(b)
#运行结果：
[20 30 40 50]
[0 1 2 3]接下来，我们来做一些数学运算：
c = a - b
print(c)
#运行结果：
[20 29 38 47]可以看出来，a和b进行了对应位置的相减。
我们继续操作一下：
c = a - b
c = c - 1
print(c)
#运行结果：
[19 28 37 46]不难看出，c中的每一个元素都减1了。
我们再来试试平方的运算：
a = np.array([20, 30, 40, 50])
b = np.arange(4)
c = b ** 2
print(c)
#运行结果：
[0 1 4 9]再试试布尔值：
a = np.array([20, 30, 40, 50])
b = np.arange(4)
print(a < 35)
#运行结果：
[ True True False False]下面试试矩阵的*乘法：
A = np.array([[1, 1], [0, 1]])
B = np.array([[2, 0], [3, 4]])
print(A)
print('-------')
print(B)
#运行结果：
[[1 1]
[0 1]]
-------
[[2 0]
[3 4]]OK，我们得到了A和B两个矩阵，接下来进行*乘法运算：
print(A*B)
#运行结果：
[[2 0]
[0 4]]好吧，怎么得到的呢？
其实是采用对应位置进行相乘，1*2=2, 1*0=0， 0*3=0，1*4=4，因此得到的是上述结果。
接下来，试一下.dot()操作：
print(A.dot(B))
#运行结果：
[[5 4]
[3 4]].dot()方法采用的是第一行乘第一列然后进行相加，比如1*2 + 1*3 = 5，然后第一行乘以第二列再相加，如1*0 + 1*4 = 4，然后第二行乘以第一列后相加，即 0*2 + 1*3 = 3，最后第二行乘以第二列再相加，0*0 + 1*4 = 4。
此外，.dot()操作也可以写作np.dot(A,B)，结果一样：
A = np.array([[1, 1], [0, 1]])
B = np.array([[2, 0], [3, 4]])
print(np.dot(A, B))
#运行结果：
[[5 4]
[3 4]]