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)
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 |
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}")
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
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📌 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！