【Python 核心库】Numpy 实景教程与练习

本文是一篇关于Python科学计算库Numpy的实战教程,通过实例和练习介绍Numpy的核心功能,包括创建和操作数组,以及在数据科学和机器学习中的应用。强调了Numpy在Python生态系统中的重要性,以及如何通过矢量化提升代码效率。

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NumPy 是 Python 科学计算中最常用的核心库。它可以提供一系列高性能的多维数组对象,以及用于这些数组的工具。【划重点:数组接口是 Numpy 最重要的特性,没有之一。】这篇教程以练代教,通过实操掌握知识点的学习,确保大家能实际应用所学的编程知识。毕竟,Practice Makes Perfect。

为什么学习 Python 绕不开 Numpy?

把 NumPy 看起来可爱逗趣的名字拆开,人家其实非常正经。NumPy 即 Numerical Python(数字化 Python)的缩写。简单来说,NumPy 是 Python 中的线性代数库,这就明示了 NumPy 在 Python 中的重要性了。

之所以说 NumPy 是 Python 中最常用也是最重要的核心库,是因为许多类似 SciPy、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow 等,都对 NumPy 有一定程度的依赖。例如,TensorFlow 会在内部使用 Numpy 来处理 Tensors 中的多项操作。

在处理数据科学或机器学习的过程中,NumPy 可以对数组提供数学和逻辑运算,同时也在 Python 中对 n 数组和矩阵操作提供各种不同的功能。

NumPy对于对数组进行数学和逻辑运算非常有用。它为Python中对n个数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。简单易用的 NumPy 可以简化复杂的数学实现,让编程概念变得更为数字化且易于理解,因此也广泛使用于各种开源项目中。

如何开始使用 NumPy?

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