实践教程｜图解NumPy，这是理解数组最形象的一份教程了

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实践教程｜图解NumPy，这是理解数组最形象的一份教程了

 

重点标签 NumPy、Python、数据表示、数组运算、矩阵运算

文章摘要

本文通过可视化的方式详细介绍了 NumPy 的功能和使用示例，展示了其在Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的核心作用。文章首先介绍了如何通过传递Python列表并使用 `np.array()` 创建 NumPy数组，并展示了如何使用 `ones()`、`zeros()` 和 `random.random()` 等方法初始化数组值。接着，通过示例展示了数组的 运算、索引 和 聚合 操作，以及如何对数组进行切片和切块处理。

文章还详细解释了 矩阵的创建 和 运算，包括如何使用算术运算符进行矩阵加和乘，以及如何使用 `dot()` 方法进行矩阵的点乘操作。此外，探讨了矩阵的 索引 和 聚合，以及如何使用 `T` 方法求得矩阵转置和使用 `reshape()` 方法变换矩阵维度。

文章进一步讨论了 多维度数据处理 中的强大功能，包括如何在任意维度实现上述操作。此外，还介绍了如何使用 NumPy 实现数学公式，如均方差公式，并处理不同类型的数据，如 表格、图像、文本 等。文章最后提供了相关技术专栏和资源链接，供读者进一步学习和探索。

通过本文的介绍，读者可以更深入地了解 NumPy 的强大功能和在数据处理中的应用，为后续的机器学习和科学计算打下坚实的基础。

文章来源

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原文作者: 极市平台