NumPy 入坑指南：踏入数据处理新世界

1. 安装 NumPy

通过 pip 命令在终端中安装 NumPy：

pip install numpy

2. 导入 NumPy

在 Python 脚本中导入 NumPy 模块：

import numpy as np

3. 创建和操作数组

NumPy 的核心数据结构是 ndarray，可以创建一维、二维甚至更高维的数组：

# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建二维数组
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

4. 数组属性和方法

NumPy 数组具有各种属性和方法来操纵和分析数据：

• shape：数组的形状（维度和大小）
• dtype：数组中的元素类型
• reshape：改变数组的形状
• transpose：转置数组
• sum：计算数组元素的总和
• mean：计算数组元素的平均值

5. 数组索引和切片

NumPy 提供了灵活的索引和切片机制，可以轻松地访问和修改数组元素：

# 访问元素
print(arr[2])

# 切片
print(matrix[:, 1:])

6. 基本数学运算

NumPy 支持对数组进行基本数学运算，例如加减乘除：

# 加法
result = arr + 1

# 乘法
product = matrix * 2

7. 数据广播

NumPy 中的数据广播允许在不同形状的数组上执行数学运算，从而简化了处理大型数据集：

# 将标量广播到数组
print(arr + 5)

# 广播数组
print(matrix + arr)

8. 文件输入/输出

NumPy 可以通过 np.load 和 np.save 函数轻松地从文件加载和保存数组：

# 从文件中加载数组
data = np.load("data.npy")

# 保存数组到文件
np.save("output.npy", data)

9. 性能优化

NumPy 针对大型数组的性能进行了优化，可以通过使用矢量化操作和 NumPy 特定的函数来进一步提升效率：

• 使用向量化操作代替循环
• 避免不必要的数组复制
• 利用 NumPy 的并行化函数

10. 进阶功能

除了基本操作之外，NumPy 还提供了更高级的功能，例如：

• 线性代数运算
• 傅里叶变换
• 随机数生成
• 图像处理

通过掌握这些核心概念，初学者可以快速入门 NumPy，并在数据处理和分析领域如虎添翼。