从 NumPy ndarray 的内存布局以及设计哲学，深入浅析 ndarray 多维数组的结构设计，以及相关属性。

NumPy 是 Numerical Python 的缩写，它是 Python 语言的一个第三方数值计算库，用于弥补 Python 对多维数组和矩阵运算的支持。其地位斐然，是 Python 进行科学计算、数据分析以及机器学习的基础包，必须掌握不可！！！

话不多说，一睹为快~~~

我们应该知道，Python 之所有“崛起”，得益于机器学习和数学统计应用的兴起。至于 Python 适合数学统计和机器学习的原因，很多读者可能并不会想到，Jupyter Notebook 功不可没。可以好不夸张地说，作为一名 Python 数据工程师，如果不会使用 Jupyter Notebook（Jupyter Lab），你真是太 Out 了。

我们知道：Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其具有跨平台的特点，可以在 Linux、macOS 以及 Windows 系统中安装环境并使用。也就是说，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。

此外，Python的强大之处在于它的应用领域范围之广，遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等等。而实现其强大功能的前提，就是 Python 具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。通过对库的引用，能够实现对不同领域业务的开发。

然而正是由于库的数量庞大，对于这些库的管理维护成为既重要但复杂度又高的事情，这对于 Python 开发人员来说是极不友好的。同时 Python 多版本控制也是 Python 开发过程中极其常见的并且难以管理的。此时，Anaconda 粉墨登场…