NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库，特别适合进行数据分析。以下是一些 NumPy 数据分析的基础教程。

1. NumPy 简介

NumPy 提供了一个强大的 N 维数组对象，以及一系列用于快速操作数组的函数。

安装 NumPy

pip install numpy

2. 创建 NumPy 数组

NumPy 支持多种方式创建数组：

  • 使用列表
  • 使用零填充
  • 使用特定值填充
import numpy as np

# 使用列表创建数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])

# 使用零填充
zero_arr = np.zeros((2, 3))

# 使用特定值填充
value_arr = np.full((2, 3), 5)

3. 数组操作

NumPy 提供了丰富的数组操作功能，包括：

  • 索引
  • 切片
  • 转置
  • 归一化

索引

arr[0]  # 获取第一个元素
arr[1:3]  # 获取第二个和第三个元素

切片

arr[:2]  # 获取前两个元素

转置

arr.T  # 获取数组的转置

归一化

arr_min, arr_max = arr.min(), arr.max()
arr_normalized = (arr - arr_min) / (arr_max - arr_min)

4. NumPy 常用函数

NumPy 提供了大量的数学函数，例如：

  • 累加
  • 累乘
  • 最大值和最小值
  • 标准差和平均值
arr_sum = np.sum(arr)
arr_prod = np.prod(arr)
arr_max = np.max(arr)
arr_min = np.min(arr)
arr_std = np.std(arr)
arr_mean = np.mean(arr)

5. 扩展阅读

想要了解更多关于 NumPy 的知识，可以阅读以下教程：

NumPy Logo