在Python中，NumPy（Numerical Python）

在Python中，NumPy（Numerical Python）是用于数据处理的核心库，尤其是在科学计算、数据分析和机器学习领域。NumPy 提供了强大的N维数组对象（ndarray）以及一套与这些数组对象高效交互的工具。以下是NumPy在数据处理中的一些关键功能和操作：

1. 创建数组：

   • numpy.array()：将Python列表或其他序列转换为NumPy数组。
   • numpy.arange()：生成一个等差数列。
   • numpy.linspace()：生成一个等间距的数组，包含指定数量的元素。

2. 数组属性：

   • .shape：返回数组的维度信息。
   • .dtype：显示数组元素的数据类型。
   • .size：返回数组元素的总个数。

3. 数组操作：

   • 索引和切片：类似于Python原生的索引方式，可以对多维数组进行灵活访问。
   • 数组拼接和分割：如使用numpy.concatenate()、numpy.stack()、numpy.split()等函数。

4. 数学运算：

   • 对数组进行算术运算时，NumPy会进行广播（broadcasting），即自动调整不同形状的数组以进行元素级运算。
   • 内置数学函数：如numpy.sum()、numpy.mean()、numpy.std()等用于计算数组的统计量。
   • 矩阵运算：支持线性代数运算，包括矩阵乘法、求逆、特征值等。

5. 排序：

   • numpy.argsort()：返回数组排序后的索引，不直接改变原数组。
   • numpy.sort()：对数组进行就地排序或返回排序后的新数组。

6. 筛选和布尔索引：

   • 使用布尔数组进行条件筛选，例如：arr[arr > threshold] 返回数组中大于某个阈值的所有元素。

7. 文件I/O：

   • 读写磁盘上的文本或二进制格式数据，如使用numpy.loadtxt()、numpy.savetxt()、numpy.save() 和 numpy.load()。

通过使用NumPy，开发者能够实现高效且向量化（vectorized）的数据处理操作，极大地提高了代码性能并简化了编程逻辑。