8、NumPy基础：数组与向量化计算

NumPy基础：数组与向量化计算

1. NumPy简介

NumPy（Numerical Python）是高性能科学计算和数据分析所需的基础包，为众多高级工具提供了基础支持。它具备以下功能：
- ndarray ：一种快速且节省空间的多维数组，支持向量化算术运算和复杂的广播功能。
- 标准数学函数 ：可对整个数组数据进行快速操作，无需编写循环。
- 文件操作工具 ：用于将数组数据读写到磁盘，并能处理内存映射文件。
- 其他功能 ：涵盖线性代数、随机数生成和傅里叶变换等能力，还提供了集成C、C++和Fortran代码的工具。

对于大多数数据分析应用，NumPy的主要功能领域包括：
- 数据清理、子集选择、过滤、转换等快速向量化数组操作。
- 常见数组算法，如排序、去重和集合操作。
- 高效的描述性统计和数据聚合/汇总。
- 数据对齐和关系数据操作，用于合并和连接异构数据集。
- 用数组表达式替代带有if - elif - else分支的循环来表达条件逻辑。
- 分组数据操作（聚合、转换、函数应用）。

在使用NumPy时，通常采用 import numpy as np 的标准约定。虽然也可以使用 from numpy import * 避免写 np. ，但不建议养成此习惯。

2. NumPy的ndarray对象

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