1、当sin函数作用于一个数字的时候，返回一个数字：
a=3
b=np.sin(a)
用type(a),type(b)来查看a和b的数据类型；
sin函数把整数转化为浮点数了。
2、就算结果应该是整数，也被转化为浮点数：
a=0
b=np.sin(a)
3、如果a是一个一维列表：
a=[1,2]
运算结果是一个一维数组：
b=np.sin(a)
4、如果给出一个二维列表：
a=[[1],[2]]
那么，运算结果是二维数组：
b=np.sin(a)
用b.shape可以查看这个数组的形状。
5、把二维列表转化为二维数组：
a=np.array([[1],[2]])
这样就可以查看a的结构。
6、如果给一个2*2的数组，那么运算结果仍旧是2*2的数组：
a=np.array([[1,3.6],[2,3.6]])
7、如果把一幅图片转化为数组，就可能得到一个三维数组：
import matplotlib.image as mig
a=mig.imread('0.png')
8、用sin函数作用于上面的数组，得到的还是一个三维数组，且结构不变：
import numpy as np
b=np.sin(a)
9、上面的过程，其实是一个简单的图像处理的过程，改变了图像的色彩，但是图像大小不变。
把数组保存为图片，就可以了：
mig.imsave('1.png',b)
下面第一幅图是原图，第二幅图是用sin函数处理之后的结果，稍微暗。
10、用cos处理的结果如下。
