在Python中，NumPy库是一个非常强大的数学库，它提供了大量的函数来处理多维数组和矩阵。以下是一些常用的NumPy操作：
创建数组：
numpy.array(list)：将Python列表转换为NumPy数组。numpy.arange(start, stop, step)：创建一个从start开始，到stop结束（不包括stop），步长为step的数组。numpy.linspace(start, stop, num)：创建一个从start开始，到stop结束，包含num个等间距元素的数组。numpy.zeros((shape))：创建一个全为0的数组，shape是一个表示数组形状的元组。numpy.ones((shape))：创建一个全为1的数组，shape是一个表示数组形状的元组。numpy.eye(N)：创建一个N×N的单位矩阵。数组操作：
numpy.reshape(array, newshape)：将数组array重新塑形为newshape指定的形状。numpy.transpose(array)：返回数组array的转置。numpy.flatten(array)：将多维数组array展平为一维数组。numpy.squeeze(array)：移除数组array中大小为1的维度。numpy.expand_dims(array, axis)：在数组array的指定轴上添加一个新的维度。数学运算：
numpy.add(x, y)：返回两个数组x和y对应元素相加的结果。numpy.subtract(x, y)：返回两个数组x和y对应元素相减的结果。numpy.multiply(x, y)：返回两个数组x和y对应元素相乘的结果。numpy.divide(x, y)：返回两个数组x和y对应元素相除的结果。numpy.power(x, y)：返回数组x的每个元素与y相乘的结果。numpy.sin(x)：返回数组x中每个元素的正弦值。numpy.cos(x)：返回数组x中每个元素的余弦值。numpy.tan(x)：返回数组x中每个元素的正切值。numpy.log(x)：返回数组x中每个元素的自然对数。numpy.sum(x)：返回数组x中所有元素的和。numpy.mean(x)：返回数组x中所有元素的平均值。numpy.std(x)：返回数组x中所有元素的样本标准差。numpy.var(x)：返回数组x中所有元素的样本方差。numpy.min(x)：返回数组x中所有元素的最小值。numpy.max(x)：返回数组x中所有元素的最大值。numpy.argmax(x)：返回数组x中最大值的索引。numpy.argmin(x)：返回数组x中最小值的索引。numpy.argmax(x, axis)：返回沿着指定轴的最大值的索引。numpy.argmin(x, axis)：返回沿着指定轴的最小值的索引。随机数生成：
numpy.random.rand(size)：生成一个大小为size的随机浮点数数组，范围在0到1之间。numpy.random.randn(size)：生成一个大小为size的随机正态分布浮点数数组。numpy.random.randint(low, high, size)：生成一个大小为size的随机整数数组，范围在low到high之间（不包括high）。numpy.random.choice(array, size)：从数组array中随机抽取size个元素组成的新数组。这些只是NumPy库中常用操作的一部分，更多功能和操作可以参考NumPy官方文档。
