NumPy 教程

本 NumPy 教程 提供了各种主题的详细信息和示例，例如创建和操作数组、索引和切片数组等等。本教程对初学者和高级学习者都很有帮助。

什么是 NumPy?

NumPy，全称是Numerical Python，是一个开源 Python 库。它支持多维数组(矩阵)，并提供丰富的数组运算数学函数。它用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。

为什么使用 NumPy?

以下是使用 NumPy 的一些主要原因:

• NumPy 提供了各种数学函数，用于加法、代数和数据分析等计算。
• NumPy 提供了各种表示数组和多维数组的对象，可用于处理图像、声音等大数据。
• NumPy 还可以与其他库配合使用，例如 SciPy(用于科学计算)、Pandas(用于数据分析)和 scikit-learn(用于机器学习)。
• NumPy 快速可靠，是 Python 中数值计算的绝佳选择。

NumPy 应用

以下是 NumPy 广泛使用的一些常见应用领域:

• 数据分析:在数据分析中，处理数据时，我们可以创建数据(以数组对象的形式)、过滤数据，并执行各种操作，例如求平均值、计算标准差等。
• 机器学习与人工智能:热门机器学习工具，例如 TensorFlow 和 PyTorch，都使用 NumPy 来管理输入数据、处理模型参数以及输出值。
• 数组操作:NumPy 允许您创建、调整大小、切片、索引、堆叠、拆分和组合数组。
• 金融与经济学:NumPy 用于金融分析，包括投资组合优化、风险评估、时间序列分析和统计建模。
• 图像与信号处理:NumPy 可帮助处理和分析各种应用中的图像和信号。
• 数据可视化:NumPy 本身并不能创建可视化效果，但它可以与 Matplotlib 和 Seaborn 等库配合使用，根据数值数据生成图表和图形。

NumPy 示例

以下是 Python NumPy 的一个示例:

# 导入 NumPy 数组
import numpy as np

# 使用 np.array() 方法创建数组
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 打印
print(arr) # 打印 [10 20 30 40 50]

NumPy 练习

你可以使用以下内容快速复习和练习 NumPy 的概念:

• NumPy 快速指南
• NumPy 速查表

谁适合学习 NumPy?

本 NumPy 教程专为想要学习 NumPy 基础知识和函数的人士准备。它在数据科学、工程、农业科学、管理、统计、研究以及其他需要数值计算的相关领域尤其有用。完成本教程后，您将达到中等水平的专业技能，并可以在此基础上进一步提升。

学习 NumPy 需要具备的知识

您应该对计算机编程术语有基本的了解。对 Python 和任何编程语言有基本的了解是加分项。

NumPy 代码库

NumPy 的源代码可以在以下 GitHub 仓库中找到:https://github.com/numpy/numpy

NumPy 文档

NumPy 的文档、参考手册和用户指南可以在以下链接中找到:

• https://numpy.org/doc/stable/user/absolute_beginners.html
• https://numpy.org/devdocs/dev/index.html