NumPy是Python科学计算的核心库，为机器学习和数据处理提供高效数组操作和数学函数支持。以下是关键知识点：
1. NumPy基础
- 数组创建：使用
np.array()生成多维数组，支持类型指定（如dtype=np.float32） - 数据类型：包含
int,float,complex,bool等，可通过np.dtype()查询 - 常用函数：
np.reshape()：重塑数组形状np.linspace()：生成等差数列np.random.rand()：随机数生成
2. 核心功能
- 向量化运算：替代循环，例如
a + b直接对数组元素操作 - 广播机制：支持不同形状数组的算术运算（如
1 + np.arange(5)） - 线性代数：
np.dot()点积、np.linalg.eig()特征值分解
3. 应用场景
- 数据预处理：归一化、标准化等操作
- 特征工程：矩阵运算实现特征变换
- 模型训练加速：利用NumPy进行批量计算优化
4. 扩展学习
- NumPy安装指南 📚
- Pandas与NumPy对比 🔁
- 机器学习实战案例 🧪
📌 提示：掌握NumPy是高效处理数据的基石，建议配合Matplotlib进行可视化分析！