创建矩阵：
np.array([[1,2,2],[3,4,2],[2,1,3])
矩阵的行数和列数：
A.shape[0(1)]
矩阵的加法：
print(A+B)
矩阵的乘法：
（1）A.dot(B)（2）np.dot(A,B)
转置：
print(A.T)
行列式：
print(np.linalg.det(A))
逆矩阵：
print(np.linalg.inv(A))
伴随矩阵：
print(np.linalg.det(A)*np.linalg.inv(A))
矩阵的秩：
print(np.linalg.matrix_rank(A))
解方程组：
b=[0,0,0] print(np.linalg.solve(A,b))
特征值、特征向量：
a,b=np.linalg.eig(A) print(a,b)
特殊数组
全零矩阵：
np.zeros((2,3))
全一矩阵：
np.ones((2,3))
单位矩阵：
np.eye(3)
对角矩阵：
np.diag([1,2,3])
同型矩阵：
np.zeros_like(E)
矩阵的拼接：
(水平)np.c_[E,F] (垂直)np.r_[E,G]
空矩阵：
np.empty((2,3))
0-1之间的随机小数：
np.random.random((2,3))
任意两个数之间的随机小数数组：
np.random.uniform(1,10,(2,3))
任意两个数之间的随机整数数组:
np.random.randint(1,10,(3,3))
统计函数
求和：
np.sum(A)
按行（列）求和：
np.sum(A,axis=1(0))
最大（小）值：
np.max(min(A,axis=1))
平均值：
(1)np.average(A)
(2)np.mean(A)
方差：
np.var(A)
标准差：
np.std(A)
中位数：
np.median(A)
一维数组：
C=np.arange(1,7)
重新塑形：
D=C.reshape((3,2))
变一维：
D.ravel()
