NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库,提供了高性能的多维数组对象和数学函数。无论你是数据科学初学者还是经验丰富的开发者,掌握 NumPy 都是迈向高效编程的重要一步!


1. 安装 NumPy

首先需要安装 NumPy,可以通过 pip 快速完成:

pip install numpy

如果遇到安装问题,可参考 官方文档 获取详细指南 📚


2. 基础操作

创建数组

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr)
numpy_array

数组属性

  • 形状arr.shape
  • 数据类型arr.dtype
  • 维度arr.ndim

3. 数组运算

NumPy 支持向量化运算,避免显式循环:

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(a + b)  # 元素级加法
print(np.dot(a, b))  # 数组点积

4. 常用函数

函数名 用途
np.random.rand() 生成随机数数组
np.reshape() 改变数组形状
np.where() 条件筛选数据
numpy_function

5. 应用案例

数据分析示例

data = np.random.randn(1000)
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)
print(f"均值: {mean}, 标准差: {std_dev}")
numpy_data_analysis

图像处理基础

NumPy 可用于图像数据的存储与处理,是 OpenCV 等库的基础支持 📖


6. 扩展阅读

想深入学习 NumPy 的高级功能?推荐查看 Python NumPy 进阶教程 获取更多实战技巧 🔍


📌 小贴士:NumPy 的性能优势源于其底层使用 C 语言实现,适合处理大规模数值计算任务!