目的
本节我们将介绍如何搭建python的开发环境以及numpy的基本属性，这样可以检验我们的numpy是否安装正确了。
python开发环境的搭建
工欲善其事必先利其器，我用得比较顺手的是IntelliJ IDEA的开发环境，这次我也用IDEA的python开发环境来进行开发。
我使用IntelliJ IDEA添加python插件方式进行开发，主要原因是因为我还用它来开发JAVA，因此只要在其中下载python插件就可以。
具体安装插件方式就不细讲了，只放一张截图，大家应该看得明白。
有的同学也可以下载IDEA的专门开发python的PyCharm，这两种开发环境基本一致，大家可以选择自己习惯的就可以。
为了演示，我将创建一个python项目。
创建方法为：
打开idea，选择File|New|Project，这样会弹出一个对话框，在其中选择Python模块，Project SDK路径如果没有设置的话，就设置一下，设置方法为点击New中选择Add Local，例如：
最后填写项目名和存放的项目路径：
项目创建成功后，界面为：
接着，我们在项目中创建一个python文件：
先打印个hello world试试看：
这样python开发环境搭建完成！
numpy基本属性
导入下numpy运行下看看：
import numpy as np
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print("a:", a)
b = np.array(a)
print("b:", b)运行结果为：
E:PythonPython36python.exe E:/learn/numpy/lesson3/main.py
a: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
b: [[1 2 3]
[4 5 6]]
Process finished with exit code 0我们可以看到上面的代码中变量a是二维数组，而通过np.array()能够把二维数组转换成二维矩阵，转换成矩阵后，就能进行各种矩阵的运算。
这里，我们学到的第一个重要的numpy的函数就是np.array()，它把数组转换成了矩阵。
有了矩阵之后，我想知道这个矩阵是几维的：
import numpy as np
# 数组
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print("a:", a)
# 矩阵
b = np.array(a)
print("b:", b)
# 打印矩阵的维度
print("ndim:", b.ndim)
# 打印矩阵的形状，m*n的矩阵
print("shape:", b.shape)
# 打印矩阵总共有多少元素
print("size:", b.size)输出为：
a: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
b: [[1 2 3]
[4 5 6]]
ndim: 2
shape: (2, 3)
size: 6这样我们已经了解了矩阵的一些基本属性了。
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