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来源：天善智能韦玮老师课堂笔记
1、numpy 可以高效处理数据、提供数组支持、很多模块都依赖他，比如pandas、scipy、matplotlib都依赖他，所以这个模块是基础。
2、pandas 我们课程后续用得最多的一个模块，主要用于进行数据探索和数据分析。
3、matplotlib 作图模块，解决可视化问题。
4、scipy 主要进行数值计算，同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分、傅里叶变换、微分方程求解等。
5、statsmodels 这个模块主要用于统计分析
6、Gensim 这个模块主要用于文本挖掘
7、sklearn、keras 前者机器学习，后者深度学习
模块安装的顺序与方式建议如下:
1、numpy、mkl(下载安装)
2、pandas ( 网络安装)
3、matplotlib (网络安装)
4、scipy (下载安装)
5、statsmodels (网络安装)
6、Gensim (网络安装)
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import numpy as nn # nn为numpy的别名
# 创建一位数组格式
# numpy.array([元素1,元素2,...,元素n])
x=numpy.array(["a","9","8","2"])
# 创建二维数组格式
# numpy.array([[元素1,元素2,...,元素n],[元素1,元素2,...,元素n],...,[元素1,元素2,...,元素n]])
y=numpy.array([[3,13,10],[9,2,67],[2,6,11]])
print(x)
print(y)

# 排序sort()
print("---sort---")
x.sort()
print(x)
y.sort() # 每个数组按顺序排
print(y)

# 取最大值和最小值
y1=y.max()
y2=y.min()
print("max=",y1)
print("min=",y2)

# 切片
# 数组[起始下标:最终下标+1]
print("---切片---")
x1=x[1:3] # 1-2
print(x1)
x2=x[:2] # 从最开始开始取，一直到2
x3=x[1:] # 从第一个一直取到最后
print(x2)
print(x3)