概述
NumPy是一個開源的科學計算庫，它提供了高效的數值計算和陣列操作功能，主要包括：
- 多維陣列的創建、操作和索引，
- 陣列的切片、拼接和轉置，
- 陣列的乘法、除法、求導、積分、對數等基本運算，
- 陣列的逐元素操作、求平均值、中位數、眾數等統計量，
- 陣列作為串列、元組等資料型別進行傳遞和回傳，
- 與其他數學庫（如Matplotlib）的兼容性，使得可以方便地使用NumPy計算結果，
- 擁有高效的向量化演算法，例如暴力搜索和插值等，
- 提供了簡單和高級的線性代數函式，例如向量積和矩陣乘法等，
目錄
- 陣列簡介
在NumPy中，陣列是最核心的概念，用于存盤和操作資料，
NumPy陣列是一種多維陣列物件，可以存盤相同型別的元素，它支持高效的數學運算和線性代數操作，
- 基礎操作
numpy作為一個強大的數值計算庫，提供了對多維陣列的很多便捷操作，
承接上一篇陣列的創建，本篇主要介紹一些陣列的基本操作，
- 通用計算
numpy提供了簡單靈活的介面，用于優化資料陣列的計算，
通用計算最大的優勢在于通過向量化操作，將回圈推送至numpy之下的編譯層，從而取得更快的執行效率，
numpy的通用計算讓我們計算陣列時就像計算單獨一個變數一樣，
不用寫回圈去遍歷陣列中的各個元素，
- 聚合計算
本篇介紹的聚合計算一般是針對單個資料集的各種統計結果，同樣，使用聚合函式，也可以避免繁瑣的回圈陳述句的撰寫，
- 廣播計算
numpy的廣播計算是指在多維陣列上進行的一種高效計算方式，
它可以將計算任務分配到每個維度上，并且可以在計算程序中進行資料共享和同步，從而提高計算效率和精度，
廣播計算在數值計算、科學計算、機器學習等領域都有廣泛的應用，
例如，在數值計算中，廣播計算可以用于求解大規模的非線性方程組；
在科學計算中，廣播計算可以用于模擬和預測自然現象；
在機器學習中，廣播計算可以用于分布式訓練和推理等場景，
- 陣列過濾
在numpy中，陣列可以看作是一系列數值的有序集合，可以通過下標訪問其中的元素，
處理陣列的程序中，經常需要用到陣列過濾功能，
過濾功能可以在處理資料時非常有用，因為它可以使資料更加干凈和可讀性更強，
例如，在進行資料分析時，通常需要去除例外值，過濾掉不必要的元素可以使資料更加易于分析和處理，
- 陣列索引
陣列索引是指在numpy陣列中參考特定元素的方法，
numpy的陣列索引又稱為fancy indexing，比其他編程語言的索引強大很多，
- 陣列排序
numpy陣列通常是用于數值計算的多維陣列，而排序功能可以快速、準確地對資料進行排序，從而得到更加清晰、易于分析的結果，
在資料分析和處理程序中，常常需要對資料進行排序，以便更好地理解和發現其中的規律和趨勢，
- 結構化
目前為止，介紹的numpy陣列基本都是關于數值的，其實，numpy本身就是一個用于數值計算的基礎庫，
不過，除了數值計算之外，numpy也能夠支持結構化陣列，
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