Python现在是最热门的人工智能语言，各种工具的支持如Google的Tensorflow，都是选支持Python的。

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但是，与R语言不同，Python语言设计时，并没有考虑对于矩阵运算，统计计算等功能做专项支持。于是我们需要NumPy库来补足这一能力上的不足。

NumPy是Python的著名扩展库，相当于Python中的MATLAB。

Numpy 中，ndarray 类具有六个参数，它们分别为：

1. shape：数组的形状。
2. dtype：数据类型。
3. buffer：对象暴露缓冲区接口。
4. offset：数组数据的偏移量。
5. strides：数据步长。
6. order：{'C'，'F'}，以行或列为主排列顺序。

如何生成多维数组

初识ndarray多维数组

在算法中我们最经常用到的就是矩阵，我们就从矩阵开始说起吧。
NumPy中，使用二维的多维数组ndarray来存储矩阵。

例：

a3 = np.array([[1,0],[0,1]])

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