a = np.arange(12)
a
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
b = a
b is a
True
b.shape = 3,4
b
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
a
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
视图：就是制造了一个原数组的在numpy中定义为view的东西，新视图的base是原数组，区别在于新视图可以和原数组有不同的shape，但当视图的值改变，原数组的值也会发生改变。需要注意的是数组的切片其实就是生成视图的过程。如c = a[:]，其实就是生成了和a形状相同的a的view(完全切片)。
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a
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
c = a.view
c is a
False
c.base is a
True
c.shape = 12
c[0] = 520
a
array([[520, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
（1）Python所有方向的学习路线（新版）
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。
（2）Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
（3）100多个练手项目
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。
