1. Python——ndarray多维数组基本操作（1）
数组允许进行批量操作而无需使用for循环，因此更加简便，这种特性也被称为向量化。任何两个等尺寸之间的算术操作都应用逐元素操作的方式进行。
同尺度数组之间的比较，会产生一个布尔型数组。
上述操作均是在同尺度数组之间进行的，对于不同尺度数组间的操作，会使用到广播特性。
索引：获取数组中特定位置元素的过程；
切片：获取数组元素子集的过程。
new_a = a.astype(new_type)
astype()方法一定会创建新的数组（原始数据的一个拷贝），即使两个类型一致。
ls = a.tolist()
转置是一种特殊的数据重组形式，可以返回底层数据的视图而不需要复制任何内容。
数组拥有 transpose 方法，也有特殊的 T 属性。
对于更高纬度的数组， transpose 方法可以接受包含轴编号的元组，用于转置轴。
ndarray的 swapaxes 方法，通过接受一对轴编号作为参数，并对轴进行调整用于重组数据。
swapaxes 方法返回的是数据的视图，而没有对数据进行复制。
Reference：
《Python for Data Analysis:Data Wrangling with Pandas,Numpy,and IPython》
2. 如何用Python新建一个1至100范围内的随机整数数组,其shape为(5,4),命名为data
from random import randint
ar=[[randint(1,100) for _ in range(4)] for _ in range(5)]
print(ar)