NumPy 是 Python 科学计算的基石，其高级功能能显著提升数据处理效率。以下是关键知识点：

🔧 核心工具与技巧

  • 多维数组操作
    使用 np.ndarray 实现高效数值计算，支持切片、索引和形状变换

    NumPy_array

  • 广播机制
    自动对不同形状数组进行对齐运算，如 np.add(a, b) 可处理维度不匹配问题

    Broadcasting

  • 向量化运算
    避免显式循环，直接对整个数组应用函数（如 np.sin()）

    Vectorization

🧠 高级函数应用

  • np.where() 条件筛选
  • np.unique() 去重与统计
  • np.linalg 线性代数模块（矩阵求逆、特征值分解等）
  • np.random 高级随机数生成器

⚠️ 注意事项

  • 避免内存溢出：使用 np.memmap 处理大文件
  • 优化性能：通过 np.einsum 实现复杂张量运算
  • 类型安全：利用 np.astype() 精确控制数据类型

想要深入了解并行计算？可以访问我们的并行计算教程：/learn/parallel_computing