終於來到了小週末啦XD
可是本肥今天下午還要Meeting QQ
只能預祝大家今天玩得愉快啦!再撐一下就三天連假啦XD
首先我們先來檢查一下我們目前有的module(模組

pip3 list

然而如果你沒有像我們有這麼多的模組腫麼辦？
沒關係，我們先來安裝吧！順道我們來介紹一下一個很好用的數學模組numpy!

1. 安裝

pip3 install numpy

2. 檢查
   安裝後重複剛剛的檢查動作，確認是否有numpy!!!

pip3 list

Absolute Import and Relative Import 都幾？

Absolute Import

import numpy：import 整個numpy module，是常用的方法
import numpy as np：import 整個numpy module，並利用短寫np取代numpy，當module名字太長時，或者一些慣用的短寫，此時會透過as來建立短寫，讓程式的可讀性提昇
from numpy import A：可以想成從numpy module中，找到A這個function，但其他的numpy的功能我們不使用

Relative Import

這個問題比較常出現在大型程式，拆成好幾的檔案時比較常遇到，所以我們先將原文全部先吃光光！我們之後會再詳細說明，以免大家混亂！

我們來學習一些numpy常用的功能吧！

import numpy as np

1. np.linspace(start, end, points)
   可以從start到end之間創造出points個點，其中裡面的數值是float。舉例來說：

print(np.linspace(0,10,11))
# output:[ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]

2. np.arange(start, end, steps)
   可以從start到end之間，以step創造出一個數列的list。跟方法1有點像，但更像range，為一個差異在於.arange可以創造出浮點數的數列，並且輸出就是一個list。

print(np.linspace(0,10,1))
# output:[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

-----以下涉及陣列(二維或高維list)-------
3. np.size(array),np.shape(array)
np.size(array)：陣列內所有元素的個數
np.shape(array)：陣列的大小(維度)
len(array)：陣列的最外層個數

A=[[1,2,3],[4,5,6]]
print(np.size(A)) # output:6
print(np.shape(A)) # output:(2,3)
print(len(A)) # output:2

4.np.reshape(array, new_shape, order)：改變陣列array形狀變成新的new_shape，new_shape設定新陣列的形狀，元素個數必須要array一樣。而order='C'或'F'，'C'表按row填充，'F'表按column填充(原意應該是由Fortran方法填入)

A=[1,2,3,4,5,6]
print(np.reshape(K,(3,2))) # output:[[1,2],[3,4],[5,6]]
print(np.reshape(A,(3,2),order='F')) # output:[[1,4],[2,5],[3,6]]
print(np.arange(12).reshape((2,2,3)))
# output:[[[0, 1, 2],[3, 4, 5]],
#         [[6, 7, 8],[9,10,11]]]

numpy還有很多應用，我們下一篇來寫一下numpy應用的統計吧！