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docs/README.md

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     content: numpy中文文档,numpy中文api,numpy中文手册,numpy教程,numpy下载安装,numpy
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-    content: 这是NumPy官方的中文文档，NumPy是用Python进行科学计算的基础软件包。
+    content: 这是 NumPy 官方的中文文档，NumPy 是用 Python 进行科学计算的基础软件包。
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@@ -17,45 +17,45 @@ footer: 署名-非商业性使用-相同方式共享 3.0 中国大陆 (CC BY-NC-
   <div class="feature">
     <h2>NumPy 是什么？</h2>
     <p>
-      NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。除其他外，它包括：
+      NumPy 是 Python 科学计算的基础包。它主要包括：
     </p>
     <ul>
       <li>
-        功能强大的N维数组对象。
+        功能强大的多维数组对象。
       </li>
       <li>
-        精密广播功能函数。
+        先进的广播函数。
       </li>
       <li>
-        集成 C/C+和Fortran 代码的工具。
+        集成 C/C++ 和 Fortran 代码的工具。
       </li>
       <li>
-        强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能。
+        实用的线性代数、傅立叶变换和随机数等功能。
       </li>
     </ul>
   </div>
   <div class="feature">
-    <h2>利器之一：Ndarray</h2>
-    <p>NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。</p>
+    <h2>利器之一：ndarray</h2>
+    <p>NumPy 最重要的特性之一是其多维数组对象 ndarray。它用于存放同类型元素，其中每个元素在内存中都有相同大小的空间。ndarray 以从 0 开始的下标索引其中的元素。</p>
   </div>
   <div class="feature">
-    <h2>利器之一：切片和索引</h2>
-    <p>ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。</p>
+    <h2>利器之二：索引和切片</h2>
+    <p>可通过索引和切片来访问、修改 ndarray 对象，与 Python 中的 list 一样。ndarray 数组可以使用 0~n 的下标进行索引，也可以通过内置的 slice 函数切片，即通过设置 start, stop 和 step 参数从原数组中提取出一个新数组。</p>
   </div>
 </div>
 
 
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