numpy：

    降维：ravel（）、reshape（-1）
    搜狗截图20190922162325.png

    堆叠：

    搜狗截图20190922162512.png

    另一种堆叠：
    搜狗截图20190922162751.png

    加减乘除运算：
    搜狗截图20190922163002.png

    大于、小于：
    搜狗截图20190922163349.png

    搜狗截图20190922163648.png

    广播运算： 1.后维度相同：
    搜狗截图20190922163839.png
    搜狗截图20190922164041.png

    2.有一个维度是相同的
    搜狗截图20190922164159.png
    搜狗截图20190922164208.png

    搜狗截图20190922164348.png

    证明：必须有一个维度相同：
    搜狗截图20190922164522.png

    错误展示：
    搜狗截图20190922164749.png

    关于运算类的函数：
    绝对值，向上取整，向下取整、取余等等

    搜狗截图20190922165140.png
    搜狗截图20190922165337.png

    pandas：
    **
    搜狗截图20190922165958.png
    搜狗截图20190922170031.png
    搜狗截图20190922170140.png
    搜狗截图20190922170409.png

    加入excel：
    搜狗截图20190922170508.png

    pandas数据处理：
    搜狗截图20190922170801.png
    搜狗截图20190922170836.png
    搜狗截图20190922170929.png
    只有价格和节省是float，所以只有这两项

    搜狗截图20190922171155.png

    出发地、价格后面有一个空格，去除：
    搜狗截图20190922171317.png

    去除重复值：
    先查看是否有重复值：
    搜狗截图20190922171354.png

    搜狗截图20190922171434.png

    删除重复值：
    搜狗截图20190922171449.png

    搜狗截图20190922171642.png

    形状变换：
    搜狗截图20190922171814.png

    标准差：
    搜狗截图20190922171952.png

    搜狗截图20190922172017.png

    搜狗截图20190922172145.png搜狗截图20190922172206.png

    删除异常数据：
    搜狗截图20190922172313.png