numpy 是实现了高效的存储和数据操作
1. python 列表不仅仅是一个列表
2. 从python 列表创建数组（直接将列表类型转换为array）
3. 从头创建数组
4. numpy数组的属性
5. 数组索引，获取单个元素
6.数组切片，获取子数组
7.数组的变形
8.数组的拼接
9 .数组的分裂
10. 通用函数的概念
numpy为很多类型的操作提供了非常简单方便的、静态类型的、可编译程序的接口，也就是通过向量的操作。
numpy通过通用函数的向量化操作来减少缓慢的python循环
举例：
http://www.mamicode.com/info-detail-2485629.html
11. 数组的计算：广播
12. 比较、掩码和布尔逻辑
这个部分也比较重要，有很多现成的函数来调用！
13.数组的排序
14.结构化数据：Numpy 的结构化数组
原文：https://www.cnblogs.com/ivyharding/p/11144144.html