python是很慢的，因为python在执行代码的时候会执行很多复杂的check功能，比如
b=1; a=b/0.5
这个运算看起来很简单，但是在计算机的内部。b要先从一个整数integer转化成一个浮点数float，才能执行a的赋值
numpy，他能把简单好用的python和高性能的c语言合并在一起，当调用numpy功能的时候，其实调用了很多的c语言而不是纯的python
其实numpy就是c的逻辑，创建存储容器'array'的时候在c上是寻找到一连串区域来存放，但是python存放的时候则不是连续的区域，这使得
python在索引这个容器里的数据时不是那么的有效率，numpy只需要在这块固定的连续区域前后来回走动就能拿到数据了
在运用numpy的时候我们通常不是一个一维的array来存放数据，而是用二维和三维的快来存放，因为numpy的快速矩阵相乘的运算，能将乘法分配
到计算机中的多个核，让运算并行，从而实现多线程/多进程，这种并行的计算大大加快了运算的速度
未完待续
出处：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/4-1-speed-up-numpy/