为什么要用numpy
python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。
python虽然也提供了array模块，但其只支持一维数组，不支持多维数组(在tensorflow里面偏向于矩阵理解)，也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。
numpy的出现弥补了这些不足。
引用：
共享 numpy 数组
需要用到 numpy 时往往是数据量较大的场景，如果直接复制会造成大量内存浪费。共享 numpy 数组则是通过上面一节的 array 实现，再用 numpy.frombuffer 以及 reshape 对共享的内存封装成 numpy 数组，代码如下：
运行结果：
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