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~~~

在程序运行过程中，总会遇到各种各样的错误，这会使得程序运行结果和预期不符，严重时甚至会导致程序奔溃。

在编码过程中使用合理的 异常处理机制，可以帮助程序在运行出现错误时，捕获并且并处理这些错误，进而尝试恢复程序的执行，或者进行一些程序崩溃前的必要工作（如内存中的数据写入文件等）。异常处理机制对于编写一个良好的、健壮的程序是至关重要的。

Python 类中，凡是以双下划线 __ 开头和结尾命名的成员（属性和方法），都被称为类的特殊成员（特殊属性和特殊方法），例如类的 __init__(self) 构造方法。此外，Python 类中还包含很多其它的特殊成员，包括 __del__(self)、__new__(self) 等等，这里会一一进行详解。

前面我们提到过，我们知道 面向对象的编程概述。面向过程是具体化的，流程化的，解决一个问题，你需要一步一步的分析，一步一步的实现，这就是面向过程的设计。而面向对象呢？其实，面向对象是模型化的，你只需抽象出一个类，这是一个封闭的盒子，在这里你拥有数据也拥有解决问题的方法。

一切皆对象，面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。

我们知道函数是 Python 内建支持的一种封装，通过一层一层的函数封装，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。本文作为 Python 中 函数使用的升阶内容。

程序语言中的，编写代码要不断追求简洁和易读。换句话说，我们要尽量避免写重复的代码，少复制粘贴，也就是所谓的 DRY 原则（Don’t Repeat Yourself）。而 函数 的作用就是用来 提高程序的模块性，和代码的重复利用率。接下来我们详细解读 Python 中函数的使用。

前面已经了解了 Python 中常用的数据结构，本文接着来看 Python 中的运算符以及程序流程控制，这是一个 可执行 Python 程序实现的必要部分。

使用 Python 标准库中数字和数学模块 >>>> decimal 模块，实现 Python 浮点数精确运算，可以满足会计方面的应用和有高精度要求的应用场景。

Python 中的 浅拷贝（shallow copy） 和 深度拷贝（deep copy）。