NumPy入门（一）——数组与运算
一、NumPy是什么？NumPy（Numerical Python）是Python科学计算的基石库，其核心是ndarray（N维数组）。
NumPy 数组和操作初学者指南
介绍 NumPy 是 Numerical Python 的缩写，是 Python 中科学计算的基本包。它因其在处理大型多维数组和矩阵方面的强大功能以及大量用于操作这些数组的数学函数而被广泛使用。
图灵星环：Python NumPy统计函数，计算数组的最大值与最小值
Python数据分析、数值计算和科学运算场景中，NumPy是最核心的基础工具，而统计运算则是日常使用频率最高的功能之一。其中，数组最大值与最小值的计算是最基础、最常用的统计操作，能够帮助我们快速掌握数组数据的极值范围，为数据清洗、特征分析、阈值筛选提供核心依据。
图灵星环：Python NumPy数组的分割，split函数拆分数组
Python数据分析与数值计算中，NumPy数组是核心数据载体，日常数据处理时常需要将一个完整的大数组，按照指定规则拆分为多个小型子数组，方便分段处理、批量运算、数据拆分等操作。
学Python还在用列表？NumPy数组操作让你效率翻倍！
你是不是还在用Python的列表做数据计算？每次看到循环嵌套就头疼？那些复杂的数值运算，难道真的只能硬着头皮写几十行代码？别急，今天带你打开新世界的大门。NumPy数组的创建原来这么简单很多人第一次接触NumPy时，总觉得它很复杂。其实恰恰相反，NumPy让数值计算变得异常简单。
图灵星环：Python NumPy 数组的创建，random模块生成随机数组
NumPy是Python中用于数值计算的核心库，除了手动定义数组、读取文件生成数组之外，借助内置的random模块，能够快速批量生成各类随机数组，在模拟数据、算法测试、抽样实验等场景十分常用。
图灵星环：Python NumPy 数组的索引赋值 批量修改元素值
NumPy数组支持强大的索引与批量赋值能力，这也是它和Python原生列表最大的区别之一。普通列表修改元素大多只能逐个或者切片赋值；NumPy可以通过整数索引、布尔索引、花式索引一次性选中多个元素，批量完成修改，无需循环遍历，执行效率远高于for循环。
Python -numpy 数组的创建
用numpy创建1,2,3维数组的方法：import numpy as npa = np.array([1,2,3])a1 = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])a2 = np.
图灵星环：Python NumPy数组创建，ones函数生成全一数组
NumPy 是 Python 科学计算的核心库，提供高性能多维数组对象。在数组初始化场景中，经常需要生成全部元素为 1 的数组，np.ones()就是专门用来创建全 1 数组的内置函数。一、函数基本语法numpy.
图灵星环：Python NumPy 数组的排序 sort 函数与 argsort 函数
Python 数值数据分析与数组处理中，排序是最基础、最高频的操作之一。NumPy 针对数组排序提供了两个核心专用函数：sort 函数与 argsort 函数。