应用场景：
数据分析和预处理：对大量的数据进行清洗、筛选、转换等操作，例如去除异常值、标准化数据等。
图像和信号处理：处理图像的像素值、音频或视频的信号数据。
机器学习和深度学习：对特征数据进行操作，如特征缩放、矩阵运算等。
科学计算和模拟：在物理、化学、生物等领域进行数值计算和模型模拟。
索引和切片：
import numpy as np# 创建一个示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 索引操作，获取第 3 个元素
print(arr[2]) # 切片操作，获取第 1 到第 3 个元素（不包括第 4 个）
print(arr[0:3])
数组形状操作：
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 重塑数组形状
reshaped_arr = arr.reshape(3, 2)
print(reshaped_arr) # 展平数组
flattened_arr = arr.flatten()
print(flattened_arr)
数学运算：
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])# 元素级加法
print(arr1 + arr2) # 乘法
print(arr1 * arr2) # 矩阵乘法
mat1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
mat2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(np.dot(mat1, mat2))
聚合操作：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 求和
print(np.sum(arr)) # 平均值
print(np.mean(arr)) # 最大值
print(np.max(arr))
逻辑操作：
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([3, 2, 1])# 元素级比较
print(arr1 > arr2)
排序和搜索：
arr = np.array([5, 2, 8, 1, 4])# 排序
sorted_arr = np.sort(arr)
print(sorted_arr) # 搜索特定元素的索引
index = np.where(arr == 8)
print(index)
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