php怎么建立索引，PHP如何将多维数组有效转成JSON？
引言
虚头巴脑的大道理就不讲了，直接上代码。
我们说一下把PHP嵌套的数组，转换为JSON字符串，提供给JS前端用。
使用json_encode函数将PHP数组传递给JSON字符串和JavaScript数组。在本文，我们使用多维数组进行演示。一个数组是数字索引的，另外两个是混合数字和字典关联的。
无论PHP数组是单级的还是多级的，或者是数字索引的还是关联索引的，下面的代码放在一个JavaScript段中，将会输出到JavaScript:
你可能希望使用JavaScript的JSON。解析来处理PHP的json_encode的结果，在这种情况下，使用以下代码:
对于下面的示例数组，首先用PHP显示该数组，然后包括用于输出它的json_encode的JavaScript段，然后显示输出。最后展示在JavaScript中用于访问结果数组元素或对象属性的语法。
示例数组1默认情况下，json_encode将数字索引的PHP数组输出为JavaScript中的数组文本。关联的PHP数组作为对象文本输出。
示例数组2在json_encode输出中，外层是数组文字，而第二层形成对象文字。下面的代码注释演示了如何使用JSON_PRETTY_PRINT选项和json_encode实现更可读的输出：
更复杂的数组结构这个例子演示了如何使用JSON。解析json_encode的输出。PHP标记为此用单引号括起来。
访问方式可以是索引键，可以是数字。
我们不能在JSON.parse中使用JSON_PRETTY_PRINT，因为那会导致JavaScript错误:未终止的字符串文字。
写在最后本文通过深度对比PHP的数组，与JS的JSON对象之间的数值转换，可以较为清晰地掌握关键点，而不至于频频踩坑。
Happy coding :)
我是@程序员小助手，持续分享编程知识，欢迎关注。如何快速精通python？
既然是毫无基础，那就简单介绍一下吧，python的入门其实只需要掌握几个关键点就行，新手要先学会安装环境、了解数据结构、函数这些东西，再配合实操进行实践，基本就可以入门了。
提示！！文章内容较长，大约需要半个小时，可以先收藏再慢慢看，目录如下：
一、了解环境
二、了解数据结构
三、了解基本函数
四、了解Nuypm计算包
——————正文警告！！——————
一、环境Python的编写环境，用Anaconda足矣。Anaconda是专业的数据科学计算环境，已经集成绝大部分包和工具，不需要多余的安装和调试。
Python版本建议3.0以上，不要选择2.7的版本，否则你会被无尽的中文编码问题困扰。
Anaconda在官网下载，选择最新版本，约400MB。
完成安装后，Win版本会多出几个程序，Mac版本只有一个Navigator导航。数据分析最常用的程序叫Jupyter，以前被称为IPython Notebook，是一个交互式的笔记本，能快速创建程序，支持实时代码、可视化和Markdown语言。
点击Jupyter进入，它会自动创建一个本地环境localhost。
点击界面右上角的new，创建一个python文件。
开始你的Python
界面上部是工具栏，编辑撤回运行等，下面是快捷操作，大家以后会熟悉的。页面正中便是脚本执行的地方，我们输入自己第一行代码吧：
（我就不用hello world）灰色框是输入程序的地方，回车是换行，shift+回车执行灰色区域的代码，它的结果会直接在下面空白处出现。这就是Jupyter交互式的强大地方，将Python脚本分成片段式运行，尤其适合数据分析的摸索调整工作。
这里的print叫函数，和excel的函数同理，是程序执行的主体，负责将输入转化成输出（函数留在下一篇细讲）。这里将hello qinlu这段文字输出。新手可能会奇怪为什么要加引号，这种用引号括起来的文字在程序中叫字符串。
Python是一门计算机语言，它的逻辑和自然语言不一样，编程语言的目的是执行任务，所以它不能有歧义。为了规避各种歧义，人们创造了语法规则，只有正确的语法，才能被转换成CPU执行的机器码。
先了解Python语法中的数据类型。计算机最开始只被用于数值运算，后来被赋予了各种丰富的数据类型。
上面两个是小学生都会的四则运算，在计算机语言中可没有那么简单。它涉及了两个数值类型，整数int和浮点数float。整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，我们不用知道具体原理，明确一点，整数运算是永远精确的，浮点运算则可能有误差。
两种数据类型也可以互换，通过int函数和float函数。
有了数值，必然有文本，程序中叫字符串，用英文引号括起来表示。单引号和双引号没有区别，所以"qinlu"和'qinlu'是等价的，引号是边界，输出的时候不会包含它。当字符串内本身包含引号时，也不影响使用。
需要注意的是，不论单引号还是双引号，一旦混用很容易出现错误。因为程序并不知道它是字符串的边界还是符号。
解决方法有两种，一种是使用三引号，三引号代表整体引用，而且包含换行。第二种是引号前面加\，它是转义字符，表示这个引号就是单纯的字符。
三引号也可以用来注释，通常是大段的文字解释，如果一句话，我们更习惯用#，#后面的内容均不会作为程序执行。
时间是特殊的数值类型，它将结合datetime模块讲解。
还有两个常见的数据类型，布尔值和空值。布尔值是逻辑判断值，只有True和False。
布尔值在IF语句和数据清洗中经常使用，利用其过滤。布尔值能和布尔值运算，不过这里是and、not、or作为运算符，Ttue and True = True，False and True = False，False and False = False，not True = False，True or False = True等。
空值是一个特殊的值，表示为None，None不等于0，0具有数学意义而None没有，None更多表示该值缺失。
整数，浮点数，字符串，布尔值，空值就是Python常见的数据类型。Python3对中文的支持比较友好，所以大家可以用中文作为字符串试一下print。
数据类型构成了变量的基础，变量可以是任意的数据类型。想要用变量，必须先赋予变量一个值，这个过程叫赋值。
我首先给a赋予了一个整数值1，然后改变它为字符串abc，变量在Python中没有固定的数值类型，这是Python最大的优点，所以它在数据分析中很灵活。这也是它被称为动态语言的原因，相对应的叫静态语言。
Python是大小写敏感的语言，所以a和A是有区别的，这点请牢记。另外变量名尽可能使用英文，不要拼音，英文的可读性是优于拼音的。
变量有两种拼写风格，一种叫驼峰，一种叫下划线，以用户ID为例。驼峰命名法为userId，以一串英文词语user和id组成变量，第一个词语的首字母小写，第二个词语开始的首字母均大写。下划线命名法为user_id，全部小写，用_分割单词。
一个变量的值可以被赋予另外一个变量，如果b变量之前有另外一个值，那么会被1覆盖。呈从上而下的执行关系。
初看a = a + 1好像有逻辑问题，其实这涉及到了程序执行的先后顺序，程序是先计算a+1的值得到2，然后将其赋予(覆盖)了a。等号右边的计算先于左边，这是从右到左的逻辑关系。
有变量，自然有常量，常量是固定不变的量，可是在Python中没有真正意义的常量，一切皆可变，它更多是习惯上的叫法，即一旦赋值，就不再改变了。
Python的基础数学运算符号有+,-,*,/,//,%。前面四个就是加减乘除，其中除法的结果一定是浮点数。后面两个符号是除法的特殊形式，//代表除法中取整数，%代表除法中取余数。
到这里，新手部分已经讲解完成。再来讲讲数据结构。
二、数据结构Python一共有三大数据结构，它是Python进行数据分析的基础，分别是tuple元组，list数组以及dict字典。本文通过这三者的学习，打下数据分析的基础。
1、数组
数组是一个有序的集合，他用方括号表示。
num就是一个典型的数组。数组不限定其中的数据类型，可以是整数也可以是字符串，或者是混合型。
数组可以直接用特定的函数，函数名和Excel相近。
sum是求和，len则是统计数组中的元素个数。
上述列举的函数是数组内整体元素的应用，如果我只想针对单一的元素呢？比如查找，这里就要用到数组的特性，索引。索引和SQL中的索引差不多，都是用来指示数据所在位置的逻辑指针。数组的索引便是元素所在的序列位置。
注意，索引位置是从0开始算起，这是编程语言的默认特色了。num[0]指数组的第一个元素，num[1]指数组的第二个元素。
我们用len()计算出了数组元素个数是5，那么它最后一个元素的索引是4。若是数组内的元素特别多呢？此时查找数组最后一位的元素会有点麻烦。Python有一个简易的方法，可以用负数表示，意为从最后一个数字计算索引。
这里的num[4]等价于num[-1]，num[-2]则指倒数第二个的元素。
再来一个新问题，如何一次性选择多个元素？例如筛选出数组前三个元素。在Python中，用：表示范围。
num[0:3]筛选了前三个元素，方括号左边是闭区间，右边是开区间，所以这里是num[0]，num[1]和num[2]，并不包含num[3]。这个方法叫做切片。
上述是索引的特殊用法，[0:]表示从第0个索引开始，直到最后一个元素。[:3]表示从第一个元素开始，直到第3个索引。
负数当然也有特殊用法。[-1:]表示从最后一个元素开始，因为它已经是最后一个元素了，所以只返回它本身。[:-1]表示从第一个元素开始到最后一个元素。num[-2:-1]和num[-3:-1]大同小异。
数组的增删查
我们已经了解数组的基本概念，不过仍旧停留在查找，它不涉及数据的变化。工作中，更多需要操纵数组，对数组的元素进行添加，删除，更改。
数组通过insert函数插入，函数的第一个参数表示插入的索引位置，第二个表示插入的值。
另外一种方式是append，直接在数组末尾添加上元素。它在之后讲到迭代和循环时应用较多。
如果要删除特定位置的元素，用pop函数。如果函数没有选择数值，默认删除最后一个元素，如果有，则删除数值对应索引的元素。
更改元素不需要用到函数，直接选取元素重新赋值即可。
到这里，数组增删改查已经讲完，但这只是一维数组，一维数组之上还有多维数组。如果现在有一份数据是关于学生信息，一共有三个学生，要求包含学生的姓名，年龄，和性别，应该怎么用数组表示呢？
有两种思路，一种是用三个一维数组分别表示学生的姓名，年龄和性别。
学生属性被拆分成多个数组，利用索引来表示其信息，这里的索引有些类似SQL的主键，通过索引查找到信息。但是这种方法并不直观，实际应用会比较麻烦，更好的方法是表示成多维数组。
所谓多维数组，是数组内再嵌套数组，图中表示的是一个宽度为3，高度为3的二维数组。此时student[0]返回的是数组而不是单一值。这种方法将学生信息合并在一起，比第一个案例更容易使用。
如果想选择第一个学生的性别，应该怎么办呢？很简单，后面再加一个索引即可。
现在尝试快速创建一个多维数组。
[0]*3将快速生成3个元素值为0的数组，这是一种快捷操作，而[row]*4则将其扩展成二维数据，因为是4，所以是3*4的结构。
这里有一个注意点，当我们想更改多维数组中的某一个元素而不是数组时，这种方式会错误。
按照正常的想法，martix[1][0]将会改变第二个数组中的第一个值为1，但是结果是所有数组的第一个值都变成1。这是因为在matrix = [row] * 4操作中，只是创建3个指向row的引用，可以简单理解成四个数组是一体的。一旦其中一个改变，所有的都会变。
比较稳妥的方式是直接定义多维数组，或者用循环间接定义。多维数组是一个挺重要的概念，它也能直接表示成矩阵，是后续很多算法和分析的基础（不过在pandas中，它是另外一种形式了）。
2、元组
tuple叫做元组，它和数组非常相似，不过用圆括号表示。但是它最大的特点是不能修改。
当我们想要修改时就会报错。
而选择和数组没有差异。
元组可以作为简化版的数组，因为它不可更改的特性，很多时候可以作为常量使用，防止被篡改。这样会更安全。
3、字典
字典dict全称dictionary，以键值对key-value的形式存储。所谓键值，就是将key作为索引存储。用大括号表示。
图中的'qinlu'是key，18是value值。key是唯一的，value可以对应各种数据类型。key-value的原理不妨想象成查找字典，拼音是key，对应的文字是value（当然字典的拼音不唯一）。
字典和数组的差异在于，因为字典以key的形式存储和查找，所以它的查询速度非常快，毕竟翻字典的时候你只要知道拼音就能快速定位了。对dict数据结构，10个key和10万个key在查找对应的value时速度没有太大差别。
这种查找方式的缺点是占用内存大。数组则相反，查找速度随着元素的增加逐渐下降，这个过程想象成程序在一页页的翻一本没有拼音的字典，直到找到内容。数组的优点是占用的内存空间小。
所以数组和字典的优缺点相反，dict是空间换时间，list是时间换空间，这是编程中一个比较重要的概念。实际中，数据分析师的工作不太涉及工程化，选用数组或者字典没有太严苛的限制。
细心的读者可能已经发现，字典定义时我的输入顺序是qinlu，lulu，qinqin，而打印出来是lulu，qinlu，qinqin，顺序变了。这是因为定义时key的顺序和放在内存的key顺序没有关系，key-value通过hash算法互相确定，甚至不同Python版本的哈希算法也不同。这一点应用中要避免出错。
既然字典通过key-value对匹配查找，那么它自然不能不用数组的数值索引，它只能通过key值。
如果key不存在，会报错。通过in方法，可以返回True或False，避免报错。
dict和list一样，直接通过赋值更改value
能不能更改key的名字？不能，key一旦确定，就无法再修改，好比字典定好后，你能修改字的拼音么？
dict中删除key和list一样，通过pop函数。增加key则是直接赋予一个新的键值对。
dict的keys和values两个函数直接输出所有的key值和value值。如果要转换成数组，则再外面嵌套一个list函数
items函数，将key-value对变成tuple形式，以数组的方式输出。
字典可以通过嵌套应用更复杂的数据格式，和NoSQL与JSON差不多。
基础的数据类型差不多了，更多函数应用大家可以网上自行查阅文档，这块掌握了，在数据清洗过程中将会非常高效，尤其是读取Excel数据时。当然不要求滚瓜烂熟，因为后面将学习更加强大的Numpy和Pandas。
三、基本函数1. 函数是什么
函数（Functions）是指可重复使用的程序片段。它们允许你为某个代码块赋予名字，允许你通过这一特殊的名字在你的程序任何地方来运行代码块，并可重复任何次数。这就是所谓的调用（Calling）函数。
在 Python 中，函数可以通过关键字 def 来定义。这一关键字后跟一个函数的标识符名称，再跟一对圆括号，其中可以包括一些变量的名称，再以冒号结尾，结束这一行。随后而来的语句块是函数的一部分。
在定义函数时给定的名称称作“形参”（Parameters），在调用函数时你所提供给函数的值称作“实参”（Arguments）。
2. 调用函数
要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数。函数的参数只是输入到函数之中，以便我们可以传递不同的值给它，并获得相应的结果。
Python 内置的常用函数包括数据类型转换函数，比如int()函数可以把其他数据类型转换为整数。用input()读取用户的输入：
因为input()返回的数据类型是str，str不能直接和整数比较，必须先把str转换成整数。Python 提供了int()函数来完成这件事情：
函数名其实就是指向一个函数对象的引用，完全可以把函数名赋给一个变量，相当于给这个函数起了一个“别名”：
如果函数调用出错，一定要学会看错误信息。
3.定义函数
在 Python 中，定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。
在 Python 交互环境中定义函数时，注意 Python 会出现...的提示。函数定义结束后需要按两次回车重新回到>>>提示符下：
如果你已经把my_abs()的函数定义保存为abstest.py文件了，那么，可以在该文件的当前目录下启动Python 解释器，用from abstest import my_abs来导入my_abs()函数，注意abstest是文件名（不含.py扩展名）。
定义一个什么事也不做的空函数，可以用pass语句：
pass语句什么都不做，实际上它可以用作为占位符，比如现在还没想好怎么写函数的代码，就可以先放一个pass，让代码能运行起来。
pass还可以用在其他语句里，比如：
缺少了pass，代码运行就会有语法错误。
数据类型检查可以用内置函数isinstance()实现。
Python 的函数返回多值其实就是返回一个tuple；Python 函数返回的是单一值时，返回值仍然是一个tuple。但是，在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值。函数可以同时返回多个值，但其实就是一个tuple。
函数执行完毕也没有return语句时，自动return None。
4.函数的参数
Python 的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。
4.1 位置参数：
power(x, n)函数有两个参数：x和n，这两个参数都是位置参数，调用函数时，传入的两个值按照位置顺序依次赋给参数x和n。
4.2 默认参数：
对于一些函数来说，你可能为希望使一些参数可选并使用默认的值，以避免用户不想为他们提供值的情况。默认参数值可以有效帮助解决这一情况。你可以通过在函数定义时附加一个赋值运算符=来为参数指定默认参数值。要注意到，默认参数值应该是常数。更确切地说，默认参数值应该是不可变的。
n = 2 是默认参数
定义默认参数要牢记一点：默认参数必须指向不变对象。且只有那些位于参数列表末尾的参数才能被赋予默认参数值，意即在函数的参数列表中拥有默认参数值的参数不能位于没有默认参数值的参数之前。
4.3 可变参数：
有时你可能想定义的函数里面能够有任意数量的变量，也就是参数数量是可变的，这可以通过使用星号来实现。即传入的参数个数是可变的。
我们声明一个诸如 *param 的星号参数时，从此处开始直到结束的所有位置参数（Positional Arguments）都将被收集并汇集成一个称为param的元组（Tuple）。
类似地，当我们声明一个诸如 **param 的双星号参数时，从此处开始直至结束的所有关键字参数都将被收集并汇集成一个名为 param 的字典（Dictionary）。
4.4 关键字参数：
如果你有一些具有许多参数的函数，而你又希望只对其中的一些进行指定，那么你可以通过命名它们来给这些参数赋值——这就是关键字参数（Keyword Arguments）——我们使用命名（关键字）而非位置来指定函数中的参数。
关键字参数允许你传入 0 个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
举个例子，扩展函数的功能。试想你正在做一个用户注册的功能，除了用户名和年龄是必填项外，其他都是可选项，利用关键字参数来定义这个函数就能满足注册的需求。
和可变参数类似，也可以先组装出一个dict，然后，把该dict转换为关键字参数传进去：
4.5 命名关键字参数：
如果要限制关键字参数的名字，就可以用命名关键字参数，例如，只接收city和job作为关键字参数。这种方式定义函数并调用：
和关键字参数**kw不同，命名关键字参数需要一个特殊分隔符*，*后面的参数被视为命名关键字参数。
命名关键字参数必须传入参数名，这和位置参数不同。如果没有传入参数名，调用将报错。
使用命名关键字参数时，要特别注意，如果没有可变参数，就必须加一个*作为特殊分隔符。如果缺少*，Python 解释器将无法识别位置参数和命名关键字参数，即缺少 *，city和job被视为位置参数。
4.6 参数组合：
在 Python 中定义函数，可以用必选参数、默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数，这 5 种参数都可以组合使用。
但是参数定义的顺序必须是：必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数和关键字参数。虽然可以组合多达 5 种参数，但不要同时使用太多的组合，否则函数接口的可理解性很差。
通过一个tuple和dict，你也可以调用函数：
对于任意函数，都可以通过类似func(*args, **kw)的形式调用它，无论它的参数是如何定义的。
5. 递归函数
如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。
使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。
通过下面的代码可以查看你的电脑最大算到多少：
解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。
尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况。
要改成尾递归方式，需要多一点代码，主要是要把每一步的乘积传入到递归函数中。Python 标准的解释器没有针对尾递归做优化，任何递归函数都存在栈溢出的问题
四、了解Mumpy包Python数据分析绝对绕不过的四个包是numpy、scipy、pandas还有matplotlib。
numPy是Python数值计算最重要的基础包，大多数提供科学计算的包都是用numPy的数组作为构建基础。专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。
1、NumPy 的 ndarray：多维数组对象
numpy的数据结构是n维的数组对象，叫做ndarray。可以用这种数组对整块数据执行一些数学运算，其语法跟标量元素之间的运算一样。
创建并操作多维数组：
"/>这里没写 np.float64 只写了 float，但是NumPy会将 Python 类型映射到等价的dtype上。
数组的dtype的另一个用法：
"/>u4(unit32)：无符号的 32 位（4个字节）整型。
调用astype无论如何都会创建出一个新的数组（原始数据的一份拷贝）。
浮点数只能表示近似的分数值，在复杂计算中可能会积累一些浮点错误，因此比较操作只在一定小数位以内有效。
4、数组和标量之间的运算
数组：可对数据执行批量运算（不用编写循环即可）。这通常叫做矢量化(vectorization)。
大小相等的数组之间，它们之间任何的算术运算都会应用到元素级（每个元素都做这个运算了），数组与标量的算术运算也是。不同大小的数组之间的运算叫做广播(broadcasting)。5、索引和切片
数据不会被复制，任何修改都直接改了原数组。
如果仅是要一份副本，则用 .copy()。
对二维数组单个元素的索引：
这两种方式等价。
若arr2d[2]，则输出的是一维数组[7,8,9]。
2*2*3的数组（2组2行3列）：
6、布尔型索引
需要先引入：from numpy.random import randn
或将代码改成：data = np.random.randn(7, 4)
布尔型数组的长度必须跟被索引的轴长度一致。每个名字对应 data 数组一行。
对条件进行否定的两种方式：
组合应用多个布尔条件，可使用&、|等布尔算术运算符
通过布尔型索引选取数组中的数组，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是一样。
通过布尔型数组设置值：
通过一维布尔数组设置整行或列的值：
7、花式索引
指利用整数数组进行索引。
np.empty((8,4))
Return a new array of given shape and type, without initializing entries.
for i in range(8):
arr[i] = i
Return an object that produces a sequence of integers from start (inclusive)
to stop (exclusive) by step
为了以特定顺序选取行的子集，只需传入一个用于指定顺序的整数列表或 ndarray，使用负数索引会从末尾开始选取行（最后一行是 -1）。
一次传入多个索引组，返回一个一维数组：
取整列的两种方法，相当于给列排了顺序：
花式索引跟切片不一样，总是将数据复制到新数组中。
数组转置和轴对换
转置返回的是源数据的视图，不进行任何复制操作。数组有 transpose 方法，还有一个 T 属性来完成转置：
8、高维数组
Transpose 要一个轴编号：
<img class="capture deal" src="//s3.pstatp.com/wenda/wenda_web/static/style/image/loading_a788ad0.gif" _src="data:image/svg+xml;utf8,<svg xmlns=" http:="" www.w3.org="" 2000="" svg'="" width="640" height="462">"/>arr是 2 组 2 行 4 列的数组，transpose的参数表示shape的形状，对于这个例子来说，即2[0]、2[1]、4[2]，transpose(1,0,2)转置后变为2[1]、2[0]、4[2]，看起来仍是 2 组 2 行 4 列的形状，但数组内的元素经过转换后索引已经改变，也要遵循（1，0，2）的顺序。如转置前的数组arr[0,1,0]索引值为 4，转置后的数组arr'[1,0,0]，索引值才为 4。其它同理。
ndarray 的 swapaxes 方法接受一对轴编号且返回源数据的视图：
"/>np.meshgrid函数接受两个一维数组，并产生两个二维矩阵（对应于两个数组中所有的（x, y）对。
将条件逻辑表述为数组运算
np.wherea函数是三元表达式x if condition else y的矢量化版本。
np.where的第二个和第三个参数不必是数组，传递给where的数组大小可以不相等，甚至可以是标量值。在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。
用where表述出更复杂的逻辑：（where的嵌套）
"/>10、排序
多维数组可以在任何一个轴向上进行排序，只需将轴编号传给sort：
顶级方法np.sort返回的数组已排序的副本，就地排序则会修改数组。
唯一化以及其他的集合逻辑
np.unique找出数组中的唯一值并返回已排序的结果
np.in1d用于测试一个数组的值在另一个数组的情况。
PHP如何进阶？
您好，我是10年码农小胖，我觉得PHP如何进阶分三步走。因为每个人所处的技术水平不同，我想以下三步有您想要的答案PHP初级开发阶段，如果您把这些内容掌握很透彻了，并且能迅速完成工作中的需求。不断去练习，我想离您进阶中级不远了
1，PHP介绍，PHP的版本发展史等入门级内容，基础 语法，比如变量，数据类型，常量，流程控制，运算符，字符串，数组以及函数等
2，HTTP协议，超全局变量，会话控制(session,cookie),文件系统，上传文件，图像处理等。
3，MySQL数据库，库，表，字段类型，SQL语句，事务，锁，表引擎，索引，函数，存储过程，视图等。
4，PHP 操作MySQL数据库：使用MySQL扩展函数操作数据库，实现增，删，改，查，排序等功能。
5，实现常用的功能模块：注册，登录，记住登录状态，找回密码，权限等。
6，网站安全：SQL注入，XSS（跨脚本攻击），ARP攻击，防钓鱼网站等
7，微信接口开发：如微信号申请，微信类型，接收消息，微信支付等
8，Soket编程： socket,TCP/UDP,构造HTTP协议字符串，发送协议，XML，正则等
PHP中级开发阶段，在中级阶段必须要掌握这些东西才能进阶1，网站优化：比如，静态化，缓存，延迟加载，数据库优化，SQL优化等
2，Memcache跟Redis 存储原理，队列，事务等，以及面向对象编程思想
3，自己动手编写MVC框架,一些版本控制工具需要掌握，目前市场上比较出名的微信支付，腾讯视频API要熟练掌握
4，掌握ThinkPHP框架原理，以及熟悉前端知识，能用框架为前端以及APP提供接口。
PHP高级开发阶段这方面，您就要在操作系统，大型网站集群架构（高可用，负载均衡，反向代理等）方面要下足功夫了。以及掌握设计模式，并能自己根据企业需求，搭建适合企业的大型框架了。然后对于项目的需求，能做到信手拈来。迅速决定采用什么技术栈应该是PHP开发者追求的目标。
以上是我根据各个阶段列举出需要进阶的知识点。不管您处在哪个阶段，我想疯狂的撸代码，实战才是王道。把掌握的东西应用到项目中，在实现基础功能的前提下，再想着如何优化。希望我的回答对您有所帮助。
感谢您的阅读，欢迎关注我，一起交流撸代码那些事情Mysql怎样优化处理？
1. 避免使用 select * 你需要什么信息,就查询什么信息,查询的多了,查询的速度肯定就会慢
2. 当你只需要查询出一条数据的时候,要使用 limit 1 比如你要查询数据中是否有男生,只要查询一条含有男生的记录就行了,后面不需要再查了,使用Limit 1 可以在找到一条数据后停止搜索
3. 建立高性能的索引 索引不是随便加的也不是索引越多越好,更不是所有索引对查询都有效
4. 建数据库表时,给字段设置固定合适的大小. 字段不能设置的太大,设置太大就造成浪费,会使查询速度变慢
5. 要尽量使用not null
6. EXPLAIN 你的 SELECT 查询 使用EXPLAIN,可以帮助你更了解MySQL是如何处理你的sql语句的, 你可以查看到sql的执行计划,这样你就能更好的去了解你的sql语句的不足,然后优化语句.
7. 在Join表的时候,被用来Join的字段，应该是相同的类型的,且字段应该是被建过索引的,这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。
8. 如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”, “省份”，“状态”或“部门”，这些字段的取值是有限而且固定的，那么，应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。
因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
9. 垂直分割 将常用和有关系的字段放在相同的表中，把一张表的数据分成几张表 这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的
10. 优化where查询
①. 避免在where子句中对字段进行表达式操作
比如： select 列 from 表 where age*2=36; 建议改成 select 列 from 表 where age=36/2;
②. 应尽量避免在 where 子句中使用 !=或 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
③. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值 判断
④. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
11. 不建议使用%前缀模糊查询,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描
例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%这两种都是不建议的.但是可以使用LIKE “name%”。
对于LIKE “%name%,可以使用全文索引的形式
12. 要慎用in和 not in
例如：select id from t where num in(1,2,3) 建议改成 select id from t where num between 1 and 3
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了
13. 理解in和exists， not in和not exists的区别
很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：如查询语句使用了not in那么内外表都进行全表扫描，没用到索引，而not exists子查询依然能用到表上索引，所以无论哪个表大，用not exists都比not in要快。
select num from a where num in(select num from b)
建议改成: select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题
14. 理解select Count (*)和Select Count(1)以及Select Count(column)区别
一般情况下，Select Count (*)和Select Count(1)两着返回结果是一样的
假如表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快，
如果有主键的話，那主键作为count的条件时候count(主键)最快
如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的
count(*) 跟 count(1) 的结果一样，都包括对NULL的统计，而count(column) 是不包括NULL的统计
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有没有好的推荐关于如何学习JAVA编程语言的书籍？
本文从以下几个方面给大家分享几本高价值书单，并不一定全面，欢迎读者补充，希望能对你有帮助。
1 关于编码与重构
1.1 代码整洁之道
英文名《Clean code》，该书出自 Robert C Martin 之手，又被称为 Bob 大叔，是一位美国著名的软件工程师和作家，他已经写了有关敏捷软件开发的书籍。书中提到众多有名的编程原则：比如 SOLID 原则、 Law of Demeter（LoD，又被称为最少知识原则）。推荐理由：每个程序员都必须拥有本书并阅读它。这是一本非常著名的书，它将完全改变您的编程风格，书中介绍的规则均来自作者多年的实践经验，涵盖从命名、数据结构、面向对象的设计原理到重构的多个编程方面，虽为一“家”之言，然诚有可资借鉴的价值。或许，真正整洁的代码真能让同行读起来像诗一样。任何傻瓜都可以编写计算机可以理解的代码。优秀的程序员编写人类可以理解的代码。— 马丁·福勒如果只能读一本书，我就推荐这本。最后，基于本书，众多开发者还推出了各种语言的整洁之道：• Javascript 整洁之道• PHP 整洁之道• ABAP 整洁之道• Java 整洁之道• .NET 整洁之道还有各大科技公司的代码风格指南：• Google 风格指南• Uber Go 语言风格指南Bob 大叔的《架构整洁之道》也值得推荐，这本书是在架构领域的登峰之作，围绕“架构整洁”这一重要导向，系统地剖析其缘起、内涵及应用场景，涵盖软件研发完整过程及所有核心架构模式。还有《程序员的职业素养》，作者以自己以及身边的同事走过的弯路、犯过的错误为例，意在为后来人引路，助其职业生涯迈上更高台阶。1.2 重构（第2版）
英文名： 《Refactoring: Improving the Design of Existing Code，2nd Edition》，作者 Joshua Kerievsky。本书是理论和实践最佳组合的罕见书籍之一。重构是一个使您的工作代码更加美丽的过程，这本书可以利用已经尝试和测试的软件开发世界的模式来为您提供帮助。推荐理由：重构一词经常在各种大会上被提及，那就是这本书带来的影响。重构也就是重写软件的过程，而无需更改其功能，以提高其可读性，可检验性或可维护性。重构是使工作代码美观的过程，重构有助于改进工作代码的设计。这也是优秀程序员的必备技巧之一，通常优秀的程序员也擅长重构。本书将教你重构代码的艺术和科学。无论您是 Java 程序员、C++ 开发人员还是 Python 开发人员，每个程序员都可以从本书中受益。与《重构》经常被提及的书就是大名鼎鼎的《代码大全》，书中解释的也是久经考验的技术和策略，能有效帮助程序员和软件开发人员。笔者也曾在大学的时候把这本书图书馆借出来，发现这本书太厚，啃不动，到期就立马归还了。1.3 代码之美
英文名：《Beautiful Code: Leading Programmers Explain How They Think》，作者：Grey Wilson。推荐理由：大牛前辈的博客合集，同时也是提高编码技能的好书之一，因为它为您提供了一个机会，让您了解专业程序员如何处理问题、编写的代码以及他们如何解决问题，并且仍然能够保持他们的代码美观。这本书是一系列案例研究的集合，揭示了 Emacs 到 Facebook 等大型网站架构秘密，讲述了那些专家程序员，包括布恩·克尼原，乔恩·本特利（Jon Bentley）（编程珠玑的作者），蒂姆·布雷（Tim Bray），卡尔·福格尔（Karl Fogel），迈克尔·菲瑟斯（Michael Feathers）（有效地使用旧版代码的作者），以及许多更多伟大的作者和程序员。关于二分查找，在书中数次被不同作者提及，了解不同作者的观点。无论您使用哪种编码语言，例如 Java，C＃，Python 或 Ruby，都会在本书中找到有趣的东西。代码之美调查了一项努力的人类发明和创造力的范围：计算机系统的开发。每章中的美观来自发现独特的解决方案，这是作者的力量超越界限，识别他人所忽略的需求，并找到令人惊讶的解决方案，以解决令人困扰的问题。2 关于职业成长
2.1 程序员修炼之道（第2版）
英文名《Pragmatic programmer》，作者是 Andrew Hunt & David Thomas。中文版的译者是大名鼎鼎的云风，副标题是：通向务实的最高境界。推荐理由：本书是时隔 20 年的新版，覆盖哲学、方法、工具、设计、解耦、并发、重构、需求、团队等务实话题的最佳实践及重大陷阱，以及易于改造、复用的架构技术。刚出来的时候博文出版社举办了一个推广活动，在云风和皓子叔联袂推荐下，毫不犹豫的入手了本书。程序员往往最难得就是务实主义，总想追求新技术，炒新概念。工作后才逐渐明白，编程的本质，均不依赖于特定语言、框架和方法，技术改变世界在于能够有效解决用户的真实需求。本书本质上是程序员的自助指南。它探索了良好的软件开发实践，并为您提供了出色的建议、提示和技巧，以更有效地编程。正是对经典和现代轶事、引人入胜的类比和发人深省的例子的创造性使用，使每个部分的学习都变得有趣而有趣。如果说大学期间读的都是类似于 C 语言圣经和 Head First 系统书籍的话，工作后的人才会真正懂得为什么这本书籍不厚，读起来拍案叫好，这大概就是大道至简。作者另一著作：《程序员修炼之道: 从小工到专家》也是值得推荐的2.2 卓有成效的程序员
英文名：《The Productive Programmer》，作者：Neal Ford。推荐理由：本书就是讲述如何在开发软件的过程中变得更加高效。同时，《卓有成效的程序员》的讲述将会跨语言和操作系统：很多技巧的讲述都会伴随多种程序语言的例子，并且会跨越三种主要的操作系统，Windows（多个版本），Mac OS X 以及 *-nix (Unix 或者 Linux)。贯穿全文的思想大概就是尽量让机器做机器该做的事情，让程序和程序打交道，发挥程序员在这方面的先天优势。学会善用工具，命令行、学会写脚本，学会宏。提供效率，不去做重复单调的工作。最终的目的：成为一个“慵懒”的程序员。2.3 软技能：代码之外的生存指南
英文名：《Soft Skills: The software developer's life manual》，作者：John Z. Sonmez推荐理由：研究生期间读过最受益的一本非技术书。程序员都知道编码很重要，这是我们吃饭的硬技能。可是实际工作上才发现不止写代码，代码之外的软技能也很重要：比如面临着与客户沟通、与产品打交道的沟通问题；比如应该关注自身发展，书中也介绍了怎么做职业突围；还有更多章节介绍了作者如何学习、如何理财、健身、自我营销等等。分享书中有趣让我印象深刻的点是作者去面试，面试官浏览过他的博客文章，两人因此相谈甚欢。 最后也想给阅读的朋友声明一下：这本书涉猎了很多方面，但是并不是没一点都是一套可以照抄的完美答案，毕竟作者也是从当时的环境和自己经历出发介绍这些内容，每个读者应该都有自己的选择，综合而言，这本书挺适合各个阶段的人阅读的，尤其大学生和初入职场的朋友。作者也出了《软技能2：软件开发者职业生涯指南》，如果说软技能关注于生活，那软技能 2 则更加关注于了软件开发职业。3 关于黑客与开源
3.1 Unix 编程艺术
书籍英文名：《The Art of UNIX Programming》，作者：《Eric S. Raymond》从 1982 年开始就是 UNIX 开发者。推荐理由：本书涉及 Unix 系统领域中的设计和开发哲学、思想文化体系、原则与经验，由公认的 Unix 编程大师、开源运动领袖人物之一 Eric S.Raymond 倾力多年写作而成。程序会过时，编程语言会更新，代码会跟随业务不断改动，但编程思想的生命力会长盛不衰，好的编程艺术也是具有穿透力的，尽管书中的案例已经偏老，但贯穿始终的 KISS 原则、思想文化体系、设计与开发哲学一定能够给你带来醍醐灌顶的感觉。Keep it simple stupid，简称 KISS 原则。在做软件设计的工作中，很多时候都不要想得过于复杂，也不要过度设计和过早优化，用最简单且行之有效的方案也就避免了复杂方案带来的各种额外成本。这样既有利与后续的维护，也有利于进一步的扩展。另外，本书还可以与“左耳朵耗子”ef="">皓子叔推荐 过的《UNIX传奇：历史与回忆》结合着一起看，了解 UNIX 的诞生记与发展史，贝尔实验室的幕后故事！本书不但书写 Unix 的历史，而且记录作者的回忆，一探 Unix 的起源，试图解释什么是 Unix，Unix 是如何产生的，以及 Unix 为何如此重要。3.2 大教堂与集市
英文名：《The Cathedral & the Bazaar: Musings on Linux and Open Source by an Accidental Revolutionary》， 《Unix编程艺术》作者 Eric S. Raymond 的另一封神之作，副标题是《对 Linux 和开源革命的沉思》。推荐理由：大家都知道程序员热衷于开源文化，都在说不要重复造轮子。开源时代下的软件开发可能只需要三个键盘按钮：CTRL + C + V，开个玩笑。说到开源文化，那么本书《大教堂与集市》是开源运动的《圣经》，颠覆了传统的软件开发思路，影响了整个软件开发领域。作者把软件开发思路类比于古代的大教堂文化和集市文化，讲述了集市如何变成大教堂，书中系统解释了开源软件是如何生产的，开源开发的优势在哪，开源软件的传承是如何做到的。3.3 黑客与画家
英文名：《Hackers and Painters: Big Ideas from the Computer Age》，作者：Paul Graham，本书的译者是大名鼎鼎的阮一峰大佬。推荐理由：说到黑客文化，就不得不提到硅谷创业之父Paul Graham 的这本书，本书主要介绍黑客 Hacker，即优秀程序员的爱好和动机，讨论黑客成长、黑客对世界的贡献以及编程语言和黑客工作方法等所有对计算机时代感兴趣的人的一些话题。本书是一本为黑客正名的技术散文集，看完书后第一次将我从电影中的黑客形象颠覆过来，才了解到并不是入侵系统、制作病毒、各种解密的人就是黑客，Hacker 是专家级程序员，是一群与画家有着极大的相似性，他们都是在创造，而不是完成某个任务，“黑客”象征着第一流的能力，以及求解问题过程中产生的精神愉悦或享受。他们崇尚分享、开放、民主、计算机的自由使用和进步。而那些恶意入侵计算机系统的人更应该被称为 cracker（骇客）。4 关于算法与设计模式
4.1 算法设计手册
英文名：The Algorithm Design Manual (2nd Ed.)，作者：Steven S Skiena推荐理由：关于算法的重要性大家都知道，大家肯定都知道另外两本著名的《算法导论》和《算法4》：《算法导论》侧重与算法的数学推导，适合研究，而《算法4》侧重于算法的代码实现，适合入门。而这次推荐的《算法设计手册(第2版)》却没有那么有名气，但也不失为设计实用且高效算法的最全面指导书。该书揭密了算法的设计与分析，以简单易懂的写作风格，介绍了各种算法技术，着重强调了算法分析。目前市场上算法书层出不穷，但是经典的算法却一直在那里，不曾走远。4.2 Head First 设计模式
英文名：《Head first design patterns》，作者：Elisabeth Freeman / / Eric Freeman / Bert Bates / Kathy Sierra / Elisabeth Robson推荐理由：这本书完整地涵盖了 GoF 版本全部23个设计模式，毫不费力地解释了世界各地熟练的软件开发人员和程序员用来构建优雅、功能齐全、灵活和可重用的软件的几种软件设计模式。。图文并茂，配有大量说明性和启发性的示例，它们将使学习同时变得高效和有趣。与其他文本繁重的编程书籍不同，这本书具有引人深思、视觉丰富的格式。Head First 系统书籍充满了幽默感，选题和编辑都很用心，值得一读。相信读完的读者逐步迈向对软件设计模式的深入了解。再来读 GoF 不失为一个不错的选择。4.3 设计模式：可复用面向对象软件的基础
英文名：《 Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software》，又被简称为计算机领域的 GoF ，因为本书的作者是四个人：Erich Gamma / Richard Helm / Ralph Johnson / John Vlissides。推荐理由：本书是任何使用面向对象代码的开发人员的必备入门读物。而且作者 Erich Gamma 是 jUnit、Eclipse、IBM Jazz 项目、Visual Studio、Azure 和 Office 365 的幕后推手。如果您没有很好地掌握 UML，您可能会发现很难吸收编程书中汇编的一些信息和示例。然而，这不会阻止您欣赏设计模式书中叙述的美妙之处，它既简单又内容丰富。《设计模式》一书详尽地解释了 23 种软件设计模式，可帮助软件开发人员和设计人员制作更好、更优雅、更灵活的软件。这本书讨论了针对常见软件设计问题的大量简洁明了的解决方案。如果说 GoF 太难读下去，那么就推荐程杰的《大话设计模式》，这本书通过对话的形式带领大家入门设计模式，人人都可以是好学的小菜和经验丰富的大鸟。4.4 编程珠玑（第2版•修订版）
英文名：《More Programming Pearls，Second Edition》，作者：John Bentley推荐理由：这是一本带你真正领略计算机科学之美，融深邃思想、实战技术与趣味轶事于一炉的奇书。与大多数其他编程书籍不同，这本书侧重于基本问题和一般问题。它讨论了可以提高性能或减少内存需求的各种算法和技术。作者选取许多具有典型意义的复杂编程和算法问题，生动描绘了历史上众大师们在探索解决方案中发生的轶事、走过的弯路和不断精益求精的历程。就如书名一样，大浪淘沙，计算机科学中的智慧正如自然界里珍珠出自细沙对牡蛎的磨砺，留下一个个编程“珠肌”。题外话：
上面的书都是本人曾经阅读过，或者说在图书馆中有借阅翻过的书。也是计算机领域评分很高、有口皆碑的书籍。但计算机行业的经典书籍太多，本人能推荐的也只是其中一部分，想要推荐的内容也不想针对某个特定编程语言和领域，所以像《C++编程思想》和《On Java8》这类书籍没有进行推荐，推荐理由也不一定完全正确，欢迎大家批评指正。另外，看完上述的书并不能说自己就能在工作中就能运用到，看完就能成为一个顶尖的程序员。何况看书也不能完全接收前辈们的这些大智慧，但如果在某个瞬间（看书过程或者实践过程中）对自己有一种醍醐灌顶的感觉，就已足够。参考链接：
• UNIX传奇(上篇)• 假期好读书• Top 5 Books to Improve Coding and Programming Skills• http://www.osnews.com/images/comics/wtfm.jpg本文分享自华为云社区《【云驻共创】对于编程思想和能力有重大提升的书有哪些》，作者：宇宙之一粟 。