in[1]：在[2]中导入numpy:a=array（[[1,2,3]，[4,5,6
）[3]：b=array（[[9,8,7]，[6,5,4
）[4]：numpy.concatenate连接（（a，b））out[4]：数组（[[1，2，3]，[4，5，6]，[9，8，7]，[6，5，4
）或in[1]：a=array（[1，2，3]）in[2]：b=array（[4，5，6]）in[3]：numpy.vstack文件（（a，b））out[3]：数组（[[1，2，3]，[4，5，6
python中的列表是一个列表，它是python中的一个基本数据结构。序列中的每个元素都被分配了一个数字——它的位置，或者索引，第一个索引为0，第二个索引为1，依此类推。可以使用下标和切片来获取元素。
ndarray是python中第三方模块numpy的主要数据类型。它是一个具有连续内存和单一数据类型的多维数组对象。它还可以通过下标和切片获得元素。与链表的主要区别在于内存连续，存储类型单一，运算效率远高于链表。
series是一种数据类型，用于在pandas（python的第三方模块）中存储一维结构。级数与一维数组的主要区别在于级数具有行索引，它还可以通过下标和切片来获取元素。
numpy的主要对象是同一元素的多维数组。
这是一个元素表，所有元素都属于一种类型，并由正整数元组索引（通常元素是数字）。在numpy中，尺寸被称为轴，轴的数目被称为秩，但它与线性代数中的秩不同。在用python求线性代数中的秩时，我们使用numpy包中的秩线性矩阵秩方法用于计算矩阵的秩。下面给出了一个例子。
如果是基本的，我想找一个在线网站学习如何开始是可以的。如果你想系统地学习，我建议从不同的方向学习会更有效率。例如下面三个，分别为安全域、数据分析、网络爬虫等。如果是游戏指导或机器学习，找另一个。。
学习python与年龄无关。去年，我33岁的时候在openstack上学习python。在我的职业生涯中，我学过几种语言，包括c、c、php和python。
就学习内容而言，我认为学习一门语言主要包括两个方面：
1）语言本身的语法，其实内容很少
2）与语言相关的系统库和第三方库，内容多，难度大
另外，我的经验是如何学好一门语言的实践，实践包括两个方面：
1）阅读更多的代码，你可以看到更好的开源项目，如openstack或django等。
2）编写更多的代码。如果你的工作中有项目，如果没有，你可以写一些小项目。例如，开发一个python版本的redis。
