1、用shape获取矩阵维度。
2、在list中是不限定数据的类型的，可以混杂各种不同的类型，但是在numpy中则要求数据均为统一的，不统一时会自动转换，如下图，另外观察可知，只将末尾4改成4.0，元素在打印时也有些许变化，变为以小数点结束的形式，如果想要更明显，可以改成字符‘4’再输出观察。
3、切片打印和非切片打印。
4、判断是否相等时，会将向量中每一个元素与条件内容都比较一次，比较结果以向量的形式显示，这时不仅可以看作下标索引而且如果将其传入原向量，将可以获取使条件成立的元素，同理，矩阵也类似。
5、看到下图第一个例子输出结果时会理所当然地认为没问题，但是看到第二个例子结果也全都是False时，直觉反应是不是系统出错了，按说应该是[True True False False]吧，其实系统没错，而是直觉当中没把&重视起来所造成的，并且直觉还会顺其自然地把第一个条件和第二个条件一一对应到向量的第一个元素和第二个元素，看起来也一一匹配呀，殊不知，其实是每个向量元素要和所有条件逐个比较完才能轮到下一个元素，即元素:条件，在这里是1:2的关系，由于总共有4个元素，所以一共需要比较4*2=8次，而这里犯的直觉错误在于误认为第一个元素和第一条件比较，然后第二个元素和第二个条件比较，依次类推。
6、在第4点基础上加入了对查找到的匹配条件的值进行修改。
7、用astype将字符串类型转换成了整型。
8、在求和的基础下，axis=0是对列求和，axis=0是对行求和。
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