从一个Numpy数组创建一个DataFrame，并指定索引列和列标题

通过Numpy数组创建DataFrame的过程中，需要借助于pandas库中的DataFrame构造函数，可以在构造函数中指定参数，如数据（Numpy数组），列标题（列名），索引列等信息。

下面是完整的从Numpy数组创建DataFrame，并指定索引列和列标题的攻略：

1. 首先需要导入pandas和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个Numpy数组作为DataFrame的数据：

data = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

1. 构造列标题（列名）：

cols = ['A', 'B', 'C']

1. 构造索引列：

idx = ['Row1', 'Row2', 'Row3']

1. 创建DataFrame对象：

df = pd.DataFrame(data, columns=cols, index=idx)

1. 查看DataFrame：

print(df)

输出结果：

       A  B  C
Row1  1  2  3
Row2  4  5  6
Row3  7  8  9

在上述攻略中，我们创建了一个包含3行3列的Numpy数组，然后通过指定列标题和索引列作为参数来创建DataFrame。

值得一提的是，在构造函数中还可以使用许多其他参数来控制DataFrame的创建，例如数据类型、缺失值的填充方式、是否将索引列作为DataFrame的列等等。这些参数将在日常使用中不断被发掘和实践。