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什么是 NumPy？
为什么要使用 NumPy？
安装和设置 NumPy 环境
开始使用 NumPy
在数据科学、人工智能和科学计算的世界中，Python 已经成为了一种主流的编程语言。这一现象的背后，有一个非常重要的推手，那就是 NumPy。NumPy（Numerical Python的简称）是一个开源的 Python 库，它是 Python 科学计算的基础包。让我们深入了解它的重要性，以及为什么无论是数据科学家、研究人员还是工程师，都将它视为工具箱中不可或缺的一个工具。
什么是 NumPy？
NumPy 是一个强大的 Python 库，用于处理多维数组对象和矩阵。它提供了大量的数学函数来操作这些数组。因为它提供了一个高性能的多维数组对象和工具来处理这些数组，所以它成为了科学计算中最关键的库之一。
为什么要使用 NumPy？
Python 的列表提供了一个灵活的数据结构，但它们并不适合进行高效的数值计算。这是因为它们缺乏对数值操作进行优化的内置支持。使用numpy具有一下优势：
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性能：NumPy 的核心是由 C 语言编写的，这意味着它的操作速度非常快，远远超过了纯 Python 代码。
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多维数组：NumPy 提供了多维数组对象（ndarrays），这是存储同类型数据的强大数据结构。
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广播能力：NumPy 可以处理不同形状的数组之间的运算，这称为广播（broadcasting）。这极大地简化了数组运算。
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内置函数：NumPy 提供了大量的内置数学函数，这些函数可以快速地、同时作用于数组的多个元素，而不需要写循环。
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集成：NumPy 可以轻松地与许多其他 Python 库集成，特别是科学和工程库如 SciPy、Pandas 和 Matplotlib，以及机器学习库如 Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch。
安装和设置 NumPy 环境
安装 NumPy 很简单。如果你已经安装了 Python，你可以使用 pip 来安装 NumPy：
pip install numpy一旦安装完成，你可以在你的 Python 脚本或者交互式环境中导入 NumPy：
import numpy as np开始使用 NumPy
一个简单的例子：
import numpy as np
# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print("Array:", arr)
# 创建一个二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("2D Array:\n", arr_2d)
# 基本操作
print("Sum of all elements:", arr_2d.sum())
print("Mean of all elements:", arr_2d.mean())
print("Maximum element:", arr_2d.max())输出：
Array: [1 2 3 4]
2D Array: [[1 2 3] [4 5 6]]
Sum of all elements: 21
Mean of all elements: 3.5
Maximum element: 6
