首先，之所以引入Numpy数组，是因为其在数值运算上的效率要远远高于Python本身提供的list容器，会使代码的书写更加的简洁，高效。
1.需要注意numpy数组中的下标是从0开始的，这在对数组元素进行索引时很重要。例如：
创建一个数组
很明显，如图所示，d[0]的结果为0
2.数组的切片，一维数组中d[2:8]要理解为从下标为2的元素开始切片，一直切到该数组的第八个元素。
切片结果
3.多维数组的切片，这里把大概能出现的情况都用代码进行了概括，并附有注释。重点需要理解的地方就是多维数组的含义，在常见的三维数组中，当数组的形式为b3=np.arange(24).reshape(2,3,4)时，我们就可以理解为2个3行4列。这样就会把抽象的三维数组具体化。
多维数组的切片操作
对应的切片和索引结果
4.多维数组的索引，其实多维数组的索引和切片可以放在一起理解，因为在上图中已经涉及到了多维数组的索引，在这里就不详细的解释了。
5.数组的水平和垂直组合、深度组合。hstack（）函数用来实现数组的水平组合，vstack（）函数用来实现数组的垂直组合。dstack（）函数用来实现数组的深度组合。这里要重点解释一下深度组合的含义：将相同的元组作为参数传给dstack函数，即可完成数组的深度组合，例如有若干张二维平面内的图像点阵数据，我们可以将这些图像数据沿纵轴方向层叠在一起，这就形象地解释了什么是深度组合。
创建两个三行三列数组
创建结果
数组的深度组合和列组合
深度组合结果
数组的水平和垂直组合
水平组合和垂直组合结果
能力有限，理解有误的地方欢迎批评指正。待更。。。。。。
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