NumPy数据分析基础：ndarray数组运算基本操作及切片索引迭代

目录

前言

一、基础数学运算

1.加减

2.乘方

3.条件筛选

4.矩阵元素相乘

5.矩阵乘法

6.数组类型隐式转换

二、切片索引和迭代

1.一维数组

2.多维数组

点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢

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前言

作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起来也十分便捷，支持多种复杂操作。平时我的Pandas以及一些机器学习的文章都有用到NumPy，但是博客内容并没有详细解答NumPy的操作也没有记录有关NumPy操作的一些具体函数解答。对于我这种追求一站式服务需求的博主来说着实有点不妥，故把旧坑补上，出一期全新的一文速学系列-Numpy数据分析基础专栏。

此系列文章将被纳入我的专栏一文速学系列-NumPy数据分析基础，基本覆盖到使用NumPy数据分析日常业务以及常规的数学建模分析以及复杂操作方方面面的问题。从基础的数组操作逐步入门到处理矩阵矢量特征等复杂操作，以及专业的NumPy常用函数讲解，我都将花费了大量时间和心思创作，如果大家有需要从事数据分析或者数据开发、数学建模、Python工程的朋友推荐订阅专栏，将在第一时间学习到最实用常用的知识。此篇博客篇幅较长，值得细读实践一番，我会将精华部分挑出细讲实践。博主会长期维护博文，有错误或者疑惑可以在评论区指出，感谢大家的支持。

本章节主要详解关于numpy数组对象ndarray的基础数学运算操作，例如加减乘除的矩阵数组运算法则，以及通用常用的数学函数。

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