NumPy 速成指南：30 分钟入门常用用法

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    ## 前言

    NumPy（Numerical Python）是 Python 中一个强大的库，用于高效处理多维数组。它广泛应用于数据科学、科学计算和机器学习等领域。对于刚接触机器学习的新手来说，掌握 NumPy 的基本知识至关重要。

    ## NumPy 基础

    ### 创建数组

    NumPy 中的数组类似于 Python 中的列表，但它们专门用于存储相同数据类型的元素。创建数组的常用方法是使用 `numpy.array()` 函数：

    ```python
    import numpy as np

    # 创建一个包含数字的数组
    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

    # 创建一个包含字符串的数组
    arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])
    ```

    ### 数组操作

    NumPy 提供了丰富的数组操作功能，包括：

    - **元素访问：** 可以使用索引或切片访问数组中的元素。
    - **数学运算：** 可以对数组进行加、减、乘、除等数学运算，并返回一个新数组。
    - **统计函数：** NumPy 提供了各种统计函数，如 `mean()`, `std()` 和 `max()`。
    - **布尔索引：** 使用布尔数组索引数组，可以过滤出满足特定条件的元素。

    ## 矩阵运算

    NumPy 还支持矩阵运算，包括：

    - **矩阵乘法：** 使用 `@` 运算符或 `numpy.dot()` 函数进行矩阵乘法。
    - **矩阵逆：** 使用 `numpy.linalg.inv()` 函数求矩阵的逆。
    - **特征值和特征向量：** 使用 `numpy.linalg.eig()` 函数计算矩阵的特征值和特征向量。

    ## 进阶用法

    ### 广播

    广播是 NumPy 中一项强大的功能，它允许在不同形状的数组上执行逐元素运算。当数组形状不一致时，NumPy 会自动扩展较小数组，使其与较大数组具有相同的形状。

    ### 矢量化

    矢量化是一种使用 NumPy 数组而不是循环来执行操作的技术。这可以极大地提高代码效率。

    ## 总结

    NumPy 是一个功能强大的库，可简化数据科学和科学计算中的数组处理。通过掌握本文中介绍的基本用法，您将能够快速高效地处理复杂的数据集。从创建数组到执行高级矩阵运算，NumPy 将成为您机器学习之旅中不可或缺的工具。