Numpy 是 Python 中用于科学计算的核心库之一，提供了高效的多维数组对象和大量数学函数。以下是 Numpy 基础知识的简要教程，适合初学者快速上手。
📚 1. Numpy 简介
Numpy 的核心是 ndarray（N维数组），支持快速处理数值数据。
- 优势: 高性能、简洁的接口、与 SciPy、Pandas 等库兼容
- 应用场景: 数据分析、机器学习、数值计算等
🧮 2. 基础操作
创建数组
import numpy as np
np.array([1, 2, 3]) # 一维数组
np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 二维数组
数组属性
shape: 数组维度dtype: 数据类型size: 元素总数
数学运算
- 元素级运算：
np.add,np.multiply - 聚合函数：
np.sum,np.mean,np.std
📌 3. 扩展阅读
如需深入学习 Numpy 高级功能，可参考：
https://example.com/Numpy_Tutorial_Advanced
📌 4. 实践建议
- 掌握
np.zeros,np.ones,np.random等函数 - 学习数组的广播机制（Broadcasting）
- 尝试用 Numpy 实现简单的线性代数运算
注：以上内容为示例，图片链接需确保可用性。