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📚 NumPy 入门指南：科学计算的基石

NumPy（Numerical Python）是 Python 中用于科学计算的核心库之一，它提供了高效的多维数组对象和基础的数学函数，广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。

🔧 为什么选择 NumPy？

• 高性能：基于 C 语言实现的底层运算，速度远超纯 Python
• 多维数组：支持一维、二维甚至更高维的数据结构（如 numpy.ndarray）
• 便捷操作：内置函数可快速完成数组的切片、排序、统计等操作
• 兼容性：与 SciPy、Pandas、Matplotlib 等科学计算库无缝集成

📌 核心功能示例

1. 数组创建

   import numpy as np  
   arr = np.array([1, 2, 3])  # 一维数组  
   

2. 数学运算

   np.sin(arr)  # 正弦函数计算  
   arr.sum()    # 数组求和  
   

3. 数据处理

   np.loadtxt('data.txt')  # 读取文本文件数据  
   

🌐 扩展阅读

若想深入了解 NumPy 的高级用法，可参考我们的技术博客：
/tech-blog/scientific-computing-tutorial

通过 NumPy，你将掌握科学计算的高效工具，为后续学习奠定坚实基础！🚀