Numpy 简明教程
NumPy Tutorial
NumPy（代表 Numerical Python ）是一个使用多维和单维数组元素的开源 Python 库。它是计算 Python 中数字数据的标准。NumPy 在如科学和工程等几乎需要进行数字计算的每个领域中都得到广泛使用；因此，NumPy API 功能在数据科学和科学 Python packages 中得到充分利用，包括 Pandas 、 SciPy 、 Matplotlib 、 scikit-learn 、scikit-image 等。
本 NumPy 教程解释了 NumPy 的基础知识，例如其架构和环境。它还讨论了数组函数、索引类型等，然后扩展至学习 Matplotlib、Pandas、SciPy 和其他重要的 Python 库。所有这些在帮助您理解的基础上提供说明。
Why NumPy - Need of NumPy
NumPy 是 Python 中数字计算的基础软件包。它提供数学函数来计算数据，以及有效地处理多维数组和矩阵的函数。以下是一些原因，说明 NumPy 至关重要：
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NumPy 包括用于基本算术、线性代数、傅里叶分析等内容的各种数学函数。
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NumPy 高效地针对大型数据集执行数字运算。
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NumPy 支持多维数组，以便于表示复杂数据结构，例如 machine learning 模型中的图像、声波和张量。
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它支持为复杂的数学计算编写简洁且可读的代码。
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NumPy 与其他库集成以进行科学计算；分别是 SciPy（用于科学计算）、Pandas（用于数据操作和分析）和 scikit-learn（用于机器学习）。
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许多科学和数值计算库和工具都是基于 NumPy 构建的。
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它被广泛采用且稳定，使其成为数值计算任务的标准选择。
总体而言，对于 Python 生态系统中的科学计算、数据分析、机器学习等领域，NumPy 起着至关重要的作用。其高效的数组运算和广泛的数学函数使其成为 Python 中处理数值数据的不可或缺的工具。
NumPy Applications - Uses of NumPy
NumPy 在 Python 中的 API 主要用于数值计算。它支持广泛的数学函数，能够高效地对数据进行操作。以下是一些 NumPy 被广泛使用的常见应用领域：
总体而言，NumPy 的多功能性和高效性使其成为科学计算、数据分析及其他领域中各种应用领域中重要的 Python 包。
NumPy Example
以下是 Python NumPy 的示例：
# Importing NumPy Array
import numpy as np
# Creating an array using np.array() method
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
# Printing
print(arr) # Prints [10 20 30 40 50]NumPy Compiler
为了练习 NumPy 示例，我们提供了一个在线编译器。在这里练习你的 NumPy 程序： Online NumPy Compiler
Audience
本 NumPy 教程是为希望了解 NumPy 基础知识和函数的人员准备的。它特别适用于数据科学、工程、农业科学、管理、统计、研究和其他需要数值计算的领域。完成本教程后，你会发现自己处于中级水平，可以从中走向更高的专业水平。
NumPy Codebase
可以从以下 GitHub 存储库中找到 NumPy 的源代码： https://github.com/numpy/numpy