本文整理了用python中的numpy包做数据整理的基本知识和应用实例，每个知识点都给出了各自博文的超级链接，便于读者查阅。
一、numpy及其基本应用总结整理
1.1 创建ndarray数组
1.1.1 python中使用np.array(list)方法来创建ndarray数组
1.1.2 python中创建二维的ndarray数组
1.1.3 python用np.ones和np.zeros创建全一和全零数组
1.1.4 python中用arange方法对ndarray数组进行连续序列赋值
1.2 读取ndarray数组中的数据
1.2.1 python中ndarray数组的索引和切片
1.3 获取ndarray数组的参数
1.3.1 python中使用ndim和shape属性获取ndarray数据的维度、长度、形状等参数
1.4 对ndarray数组数据进行操作
1.4.1 python中ndarray数组的转置和改造（reshape）
1.4.2 python中使用data.sort()方法对ndarray数据进行排序操作
1.5 对ndarray数组数据进行运算
1.5.1 python中对ndarray数组中每个元素进行一元运算：np.operator(data)
1.5.2 python中对一对ndarray数组进行对应元素的二元运算：np.operator(data1,data2)
1.5.3 python中对ndarray数组元素进行统计学运算:np.method(data)
1.6 numpy文件读取
1.6.1 python中使用np.genfromtxt()方法读取.txt文件中的数据
1.7 numpy应用实例
1.7.1 使用numpy中的方法从500万条数据中统计10000本书的平均得分
