1.表理解(list comprehension)，用于快速地生成一个新的列表
return [x for x in sequence if x not in self.blocked]
等价于
l = []for x in sequence: if x not in self.blocked: l.append(x)return l2.Scipy
scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，统计，特殊函数等等。
scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较，比如GSL(GNU C或C++科学计算库)，或者Matlab工具箱。scipy是Python中科学计算程序的核心包; 它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。
在实现一个程序之前，值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了。作为非专业程序员，科学家总是喜欢重新发明造轮子，导致了充满漏洞的，未经优化的，很难分享和维护的代码。相反，Scipy程序经过优化和测试，因此应该尽可能使用。
3. IDE
集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment ）是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面等工具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套。所有具备这一特性的软件或者软件套（组）都可以叫集成开发环境。如微软的Visual Studio系列，Borland的C++ Builder、Delphi系列等。该程序可以独立运行，也可以和其它程序并用。
4. numpy
4.1 running rates contrast
import numpy as np
my_arr = np.arange(1000000)
my_list = list(range(1000000))
%time for _ in range(10): my_arr2 = my_arr * 2
%time for _ in range(10): my_arr2 = [ x * 2 for x in my_list]
4.2 np.ndim
一个数组中的某个元素，当用数组下标表示的时候，需要用几个数字来表示才能唯一确定这个元素，这个数组就是几维。
例如，一个数字确定一个元素：a[7]就是一维的
两个数字确定一个元素：b[5][9]是二维
三个数字：c[6][8][1]是三维
…………
n个数字就是n维
Number of array dimensions.
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x.ndim
1
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.ndim
3
