总结：
一.Python中的主要数据类型：
- Numbers（数字）
- String（字符串）
- List（列表）
- Tuple（元组）
- Dictionary（字典）
二.numpy中常见函数
1.numpy.linspace()函数：
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。
返回num均匀分布的样本，在[start, stop]。
这个区间的端点可以任意的被排除在外。
| Parameters(参数): |
start : scalar(标量)
The starting value of the sequence(序列的起始点).
stop : scalar
序列的结束点，除非endpoint被设置为False，在这种情况下, the sequence consists of all but the last of num + 1 evenly spaced samples(该序列包括所有除了最后的num+1上均匀分布的样本(感觉这样翻译有点坑)), 以致于stop被排除.当endpoint is False的时候注意步长的大小(下面有例子).
num : int, optional(可选)
生成的样本数，默认是50。必须是非负。
endpoint : bool, optional
如果是真，则一定包括stop，如果为False，一定不会有stop
retstep : bool, optional
If True, return (samples, step), where step is the spacing between samples.(看例子)
dtype : dtype, optional
The type of the output array. If dtype is not given, infer the data type from the other input arguments(推断这个输入用例从其他的输入中).
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| Returns: |
samples : ndarray
There are num equally spaced samples in the closed interval [start, stop] or the half-open interval [start, stop) (depending on whether endpoint is True or False).
step : float(只有当retstep设置为真的时候才会存在)
Only returned if retstep is True
Size of spacing between samples.
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三.pandas中常见函数
1.DataFrame
1.1 创建：通常以传入一个字典的方式来创建df：
- df = pd.DataFrame(data={'books':['bk1','bk1','bk1','bk2','bk2','bk3'], 'price': [12,12,12,15,15,17]})
注意：取值的时候是两个中括号。
1.2groupby()函数中的as_index参数
