array programming with numpy
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1. 数组创建：使用 `numpy.array()` 或 `numpy.zeros()`, `numpy.ones()`, `numpy.empty()` 等函数创建数组。
2. 索引和切片：使用索引 `[i]` 或切片 `[start:end]` 访问数组元素。
3. 运算：支持元素级运算，如加法 `+`, 减法 `-`, 乘法 `*`, 除法 `/`。
4. 广播（Broadcasting）：自动扩展数组以匹配操作数，进行元素级运算。
5. 矩阵操作：提供矩阵乘法 `@` 或 `np.dot()`, 矩阵求逆 `np.linalg.inv()`, 特征值分解 `np.linalg.eig()`。
6. 索引和排序：使用 `np.argsort()`, `np.argwhere()`, `np.sort()` 等函数进行索引和排序。
7. 数据类型转换：使用 `astype()` 方法转换数组数据类型。
8. 数组形状操作：使用 `reshape()`, `ravel()`, `flatten()` 改变数组形状。
2. 索引和切片：使用索引 `[i]` 或切片 `[start:end]` 访问数组元素。
3. 运算：支持元素级运算，如加法 `+`, 减法 `-`, 乘法 `*`, 除法 `/`。
4. 广播（Broadcasting）：自动扩展数组以匹配操作数，进行元素级运算。
5. 矩阵操作：提供矩阵乘法 `@` 或 `np.dot()`, 矩阵求逆 `np.linalg.inv()`, 特征值分解 `np.linalg.eig()`。
6. 索引和排序：使用 `np.argsort()`, `np.argwhere()`, `np.sort()` 等函数进行索引和排序。
7. 数据类型转换：使用 `astype()` 方法转换数组数据类型。
8. 数组形状操作：使用 `reshape()`, `ravel()`, `flatten()` 改变数组形状。
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