一、Markdown编辑
1、创建标题时，需在标题文本前添加一个“#”符号（1-6个“#”符号），“#”符号的数量决定标题的大小。
2、样式和格式
（1）黑体：** ** or __ __（两个下划线）
（2）斜体：* * or _ _（一个下划线）
（3）黑体加斜体：** ** and _ _
3、列表
在一行或多行间使用“_”或“*”可创建项目列表形式，可用1、2、3生成带有序号或有序的列表
4、键盘快捷操作
（1） B键：在当前单元格下方插入新的单元格。
（2）A键：在当前单元格上方插入新的单元格。
（3） 使用Alt+Enter or Shift+Enter快捷键，将运行单元格中的代码，并在输出结果下方创建一个新的单元格。
（4）使用Ctrl+Enter 快捷键，仅显示输出结果，但不会生成新的单元格。
二、numpy向量计算
1、[a/b for a,b in zip(a,b)]
distances = [10,15,17,26,20]
times = [0.3,0.47,0.55,1.2,1]
[d/t for d,t in zip(distances,times)]
2、numpy 创建数组
（1）从列表中创建数组
distances = np.array(distances)
times = np.array(times)
product_quantities = np.array(product_quantities)
prices = np.array(prices)
（2）创建二维数组
A = np.array([[1,2],[3,4]])
（3）利用内置的numpy函数中创建数组
np.zeros(10,dtype = int)
np.ones(shape(3, 5),dtype = float)
np.arange(start=0,stop=20,step=2)：起始为0，终止为20，步长为2，不包含终止值
np.linspace(1,5,5) ：起始为1，终止为5，平均分成5份，包含终止值
3、数组索引
访问数组的第一个元素时，对应的索引为0
one_dim = np.linspace(-0.5,0.6,12)
4、数组切片
（1）一维数组切片
one_dim[2:5]
（2）二维数组切片
（3）重构数组
5 . 数据类型 :
None :空
int :整型
小整数对象池 :CPython中整数-5 到 256 , 永远存在小整数对象池中 , 不会释放.
float :浮点型
str :字符串
bool :布尔
complex :复数
6. 运算符优先级从高到低 :
小括号>算数运算符>比较运算符>增强运算符>逻辑运算符
ord(字符串) :返回该字符串的Unicode码 .
chr(Unicode码) :返回对应的字符串 .
7 . 格式化字符串 :
% :[- + 0 宽度.精度]类型码
- :左对齐(默认就是右对齐)
+ :显示正号
0 :左侧空白位置补零
宽度 :整个数据输出的宽度(字符大小)
精度 :保留小数点后多少位
类型码 :s 字符串 d 整数 f小数
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