Numpy数组操作详解
Numpy 的数组操作是真的香，不管你是搞数据还是机器学习，基本上都离不开它。数组属性、索引切片、各种数学运算，写起来又快又顺，效率比原生 Python 高太多。是你要成千上万的数据点，用 Numpy 几行就能搞定，省时省心。
数组的基本属性用起来直观，比如shape、dtype这些，一看就知道结构。想知道某个数组是不是一维？看ndim。维度清清楚楚，逻辑也更清晰。
索引和切片是个重点，Numpy 支持跟 Python 原生一样的切法，还能玩花的——布尔索引、花式索引这些都挺实用。比如你想拿出某几列，直接arr[:, [0, 2]]，一行代码就搞定。
数组运算也丝滑，加减乘除都支持广播机制，形状自动匹配，不用手动 for 循环去凑。像两个数组大小不一样，但兼容的，也能直接运算，写法“Pythonic”。
数组重塑用reshape()，这个操作在神经网络里常见，比如你要把图像数据从二维改成一维再喂模型，方便。想扁平化就ravel()，要生成新结构就reshape()，几乎一把梭。
如果你之前对 Numpy 不太熟，可以看看Numpy 教程：Python 多维数组库或者创建数组的完整指南，内容比较系统，讲得也清楚。
哦对了，别忘了 Numpy 跟Pandas、Matplotlib关系也挺紧，想玩转数据科学，最好一起学着来。有兴趣可以看看Pandas, Matplotlib, Numpy 中的 Series 复合索引详解这篇文章。
如果你经常要大批量数据，或者做矩阵运算，那 Numpy 真的值得好好折腾一下。嗯，用熟了之后，多场景下能帮你省不少代码，也提升不少性能。
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