###数组的计算

np.shape()只有一个值是一维的，指的是有多少个元素

两个值，二维，指几行几列

三个值，三维

np.reshape(（3,4）)把什么变成三行四列形式

```python

import numpy as np
t1=np.arange(32).reshape((2,4,4))
print(t1)

```

t1.flatten()可以快速把数据按顺序变成二维的

1.广播机制:数组与数字直接运算

2.特例：t1/0 ：0/0=nan，数字/0=inf

3.数组与数组计算，长度相同时，按维度依次计算

数组的形状

shape即可查看数组的各个维度长度（输出按三维二维依次降低，块、行、个）

reshape方法可以重新设置行列，是有返回值的，而不改变本身

有返回值才会输出

结合shape和reshape可以做到在不清楚维度长度的情况下降维

flatten可以将数组展开变成一维

数组的计算

numpy数组对数字进行+*-/计算，是对全部单元进行计算

nan>>not a number 0/0

inf>>infinite x/0

数组对数组进行计算：

不同维度的数组进行计算至少有一个维度的长度相同

广播会在缺失或者长度为1的维度上进行（不同维度的计算本质上是广播）

广播原则：如果两个数组的后缘维度，即从末尾开始算起的维度轴长相符，或者某一方的长度为1，即广播jian'r

讲的真垃圾