NumPy，一个无敌的数据处理 Python 库！

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说到数据处理，不得不提到 NumPy 这个神器。它就像是 Python 世界里的瑞士军刀，特别擅长处理那些大规模的数值计算。搞数据分析的小伙伴们都知道，没有 NumPy 的日子简直不敢想象。它不光计算起来贼快，还特别省内存，关键是用起来贼简单。

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1. 数组：NumPy 的核心武器

NumPy 最牛的地方就是它的数组操作。跟普通的 Python 列表不一样，NumPy 的数组是一个统一的数据类型，处理起来超级快。

import numpy as np

# 创建一个简单的数组

arr = np.array([1， 2， 3， 4， 5])

print(arr) # [1 2 3 4 5]

# 二维数组

arr_2d = np.array([[1， 2， 3]， [4， 5， 6]])

print(arr_2d) # [[1 2 3]

# [4 5 6]]

温馨提示：创建数组时要把数据类型搞对，不然可能会遇到意想不到的问题。比如混合了整数和字符串，NumPy 会把所有元素都转成字符串。

2. 花式索引：数据切片的艺术

数组切片简直不要太好用，就像用菜刀切黄瓜一样溜。

import numpy as np

arr = np.array([10， 20， 30， 40， 50])

# 基础切片

print(arr[1：4]) # [20 30 40]

# 花式索引

indices = [0， 2， 4]

print(arr[indices]) # [10 30 50]

3. 广播：批量操作的黑科技

广播机制绝对是 NumPy 最秀的功能之一。你不用写循环，直接就能对整个数组进行运算，简直不要太爽。

import numpy as np

arr = np.array([1， 2， 3， 4])

print(arr * 2) # [2 4 6 8]

arr_2d = np.array([[1， 2]， [3， 4]])

print(arr_2d + 10) # [[11 12]

# [13 14]]

温馨提示：用广播时要注意数组的形状，不是所有形状的数组都能做广播运算。

4. 数学函数：一站式数学运算

import numpy as np

arr = np.array([1， 2， 3， 4])

print(arr * 2) # [2 4 6 8]

arr_2d = np.array([[1， 2]， [3， 4]])

print(arr_2d + 10) # [[11 12]

# [13 14]]

5. 形状变换：数组维度随心所欲

reshape 函数让你随便改变数组的形状，想咋改就咋改。

import numpy as np

arr = np.array([1， 2， 3， 4])

print(arr * 2) # [2 4 6 8]

arr_2d = np.array([[1， 2]， [3， 4]])

print(arr_2d + 10) # [[11 12]

# [13 14]]

学会了这些基本操作，处理数据分析问题就跟玩一样简单。NumPy 还有很多高级功能等着去发掘，建议多写代码多练习，慢慢就能体会到它的强大之处。记住一个小窍门：看不懂就查文档，文档里啥都有。

代码写多了就会发现，NumPy 真的是数据处理的一把利器，用好了能省下不少写代码的时间。不过也别太依赖它，该用普通 Python 的时候还得用普通 Python。

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