Humbunklung的专栏

我们在NumPy数组的计算：通用函数中看到，NumPy 的通用函数可以用于向量化操作，从而避免缓慢的 Python 循环。本章将讨论广播机制：这是一组规则，使得 NumPy 能够在不同大小和形状的数组之间应用二元操作（如加法、减法、乘法等）。

探索任何数据集的第一步通常是计算各种汇总统计量。也许最常见的汇总统计量是均值和标准差，它们能让你总结数据集中的"典型"值，但其他聚合函数同样有用（如求和、乘积、中位数、最小值和最大值、分位数等）。在处理数组方面，NumPy具有高效快速的内置聚合函数；我们将在这里讨论并尝试其中的一些函数。

迄今为止，我们已探讨了NumPy的基础知识。接下来的章节中，我们将深入解析NumPy在Python数据科学领域占据重要地位的根本原因：其通过提供简洁灵活的接口，可实现对数据数组的高效计算。NumPy数组的计算可能极其高效，也可能异常缓慢。实现高效计算的关键在于采用向量化操作，这些操作通常通过NumPy的*通用函数*（universal functions，简称ufuncs）来实现。本章将深入阐述NumPy通用函数的必要性——它们能显著提升对数组元素进行重复计算的效率，并系统介绍NumPy包中最常用且

Python 中的数据操作几乎等同于 NumPy 数组操作——即使是 Pandas 这类新工具，也是围绕 NumPy 数组构建的。本文将通过多个示例演示如何利用 NumPy 数组操作实现数据访问、子数组处理，以及数组的分割、重塑和连接。尽管这些操作看似有些枯燥且偏理论化，但它们构成了数据科学相关众多应用的基石，是在数据处理过程中值得掌握的知识与技能。本文包括一下NumPy数组相关的基本操作内容：数组属性​确定数组的大小、形状、内存占用和数据类型​​数组索引​​获取及设置单个数组元素的值​​

NumPy 提供了多种方法用于​​数组拼接（Concatenation）​​和​​分割（Splitting），这些操作在数据预处理、特征工程和结果整合中至关重要。

NumPy 允许通过 reshape 方法或 np.reshape 函数改变数组的维度结构，而无需修改底层数据。这种操作在数据预处理、矩阵运算和机器学习中极为常见。

`NumPy` 的 **​​切片（Slicing）​** ​操作允许高效地访问和操作数组的子集，其语法与 `Python` 列表类似但更强大，支持​ **​多维切片​** ​和​ **​视图机制**​​（非副本）。以下是核心用法详解

属性名计算公式示例数组(shape=(2,3))size2×3=6nbytes6×4=24（int32类型）strides(12, 4) → 对shape(2,3)的int32数组。

IPython 的​​魔法命令（Magic Commands）​​是其交互式环境中的特殊指令，以 % 或 %% 开头，用于快速执行非 Python 标准功能的任务（如文件操作、性能分析、系统交互等）。它们大幅提升了代码编写和调试效率，尤其在 Jupyter Notebook 中广泛应用。IPython 的魔法命令是其核心特色功能，分为​​行魔法​​（% 前缀）和​​单元魔法​​（%% 前缀）。以下是常用魔法命令分类详解及代码示例。

itertools朋友不知道哪里弄来了一长串单词列表，一定要搞个单词不重复的组合。那么这个时候我们就可以想到读书时所学的排列组合知识了，而这个在Python中可以怎么实现呢？

通过网上的数据接口，获取大A数据，应用 tqdm 进度条。

以某股票为例，调用自定义的一个类，读取数据。

工作中需要处理一个比较大的数据，且当中需要分析的日期类型字段为字符串型，需要进行转换，获得一个新的字段用于时间统计。我们应用函数进行转换。