Numpy的ndarray：
ndarray是Numpy中的多维数组对象，这个对象是一个快速灵活的大数据集容器，可以利用它来进行一些数学运算：
shape和dtype：
每一个数组都有一个shape来表示维度的大小的元素，还有一个dtype来说明数组数据类型的对象：
首先咱们创建一个多维数组
创建数组：
创建数组最简单的方法就是调用array函数，它接受一切序列型的对象：
也可以通过array直接创建多维数组：
三维数组的创建：
Numpy数据类型整理：
| 类型 | 类型代码 | 说明 |
| int8、uint8 | i1、u1 | 有符号和无符号的8位整型（1字节） |
| int16、uint16 | i2、u2 | 有符号和无符号的8位整型（2字节） |
| int32、uint32 | i4、u4 | 有符号和无符号的8位整型（4字节） |
| int64、uint64 | i8、u8 | 有符号和无符号的8位整型（8字节） |
| float16 | f2 | 半精度浮点书 |
| float32 | f4或f | 标准精度浮点数 |
| floa64 | f8或d | 标准双精度浮点数 |
| bool | ？ | 储存为True和False值的布尔类型 |
| unicode_ | U | 固定长度的unicode类型，跟字符串的定义方式一样 |
Numpy第1节结束，大咖们不喜勿喷。