增加numpy入门

Author: fengdu78

README.md

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 #### Python基础
 
 - 1.[两天入门Python](python-start/)(目录名：python-start)
-- 2.[Sklearn入门经典案例](pyparis-2018-sklearn/)(目录名：pyparis-2018-sklearn)
+- 2.[适合初学者快速入门的Numpy实战全集](numpy/)(目录名：numpy)
+- 3.[Sklearn入门经典案例](pyparis-2018-sklearn/)(目录名：pyparis-2018-sklearn)
 

numpy/README.md

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+# 适合初学者快速入门的Numpy实战全集
+
+本文由光城同学整理
+
+Numpy是一个用python实现的科学计算的扩展程序库，包括：
+* 1、一个强大的N维数组对象Array；
+* 2、比较成熟的（广播）函数库；
+* 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
+* 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
+
+NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
+## 本文目录
+### 1.Numpy基本操作
+#### 1.1 列表转为矩阵
+#### 1.2 维度
+#### 1.3 行数和列数()
+#### 1.4 元素个数
+### 2.Numpy创建array
+#### 2.1 一维array创建
+#### 2.2 多维array创建
+#### 2.3 创建全零数组
+#### 2.4 创建全1数据
+#### 2.5 创建全空数组
+#### 2.6 创建连续数组
+#### 2.7 reshape操作
+#### 2.8 创建连续型数据
+#### 2.9 linspace的reshape操作
+### 3.Numpy基本运算
+#### 3.1 一维矩阵运算
+#### 3.2 多维矩阵运算
+#### 3.3 基本计算
+### 4.Numpy索引与切片
+### 5.Numpy array合并
+#### 5.1 数组合并
+#### 5.2 数组转置为矩阵
+#### 5.3 多个矩阵合并
+#### 5.4 合并例子2
+### 6.Numpy array分割
+#### 6.1 构造3行4列矩阵
+#### 6.2 等量分割
+#### 6.3 不等量分割
+#### 6.4 其他的分割方式
+### 7.Numpy copy与 =
+#### 7.1 =赋值方式会带有关联性
+#### 7.2 copy()赋值方式没有关联性
+### 8.广播机制
+### 9.常用函数