import numpy as np # 導(dǎo)入 NumPy，并約定俗成地使用 np 作為別名

# 從列表創(chuàng)建
arr_from_list = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 創(chuàng)建全為0的數(shù)組
zeros_arr = np.zeros((2, 3)) # 創(chuàng)建一個(gè)2行3列的數(shù)組

# 創(chuàng)建全為1的數(shù)組
ones_arr = np.ones((3, 2))

# 創(chuàng)建指定范圍的數(shù)組
range_arr = np.arange(0, 10, 2) # 從0到10（不含），步長(zhǎng)為2 -> [0, 2, 4, 6, 8]

# 創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)數(shù)組
random_arr = np.random.rand(2, 2) # 生成[0, 1)之間的均勻分布隨機(jī)數(shù)

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

print(arr.shape)  # 形狀: (2, 3)，表示2行3列
print(arr.ndim)   # 維度: 2
print(arr.size)   # 元素總數(shù): 6
print(arr.dtype)  # 數(shù)據(jù)類型: int64 (或 int32)

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

# 元素級(jí)別的運(yùn)算
print(a + b)      # [5 7 9]
print(a * b)      # [ 4 10 18]
print(a ** 2)     # [1 4 9]

# 使用數(shù)學(xué)函數(shù)
print(np.sin(a))  # [ 0.84147098  0.90929743  0.14112001]

arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(arr_2d[0, 1])      # 獲取第0行第1列的元素 -> 2
print(arr_2d[:, 1])      # 獲取第1列的所有元素 -> [2 5 8]
print(arr_2d[arr_2d > 5]) # 布爾索引，獲取所有大于5的元素 -> [6 7 8 9]

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([10])

# 標(biāo)量 b 會(huì)被“廣播”到與數(shù)組 a 相同的形狀，然后進(jìn)行運(yùn)算
print(a + b) # [11 12 13]

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

print(np.sum(data))    # 求和: 15
print(np.mean(data))   # 求平均值: 3.0
print(np.max(data))    # 求最大值: 5
print(np.std(data))    # 求標(biāo)準(zhǔn)差: 1.414...