对于学过 Python 的同学来说，numpy 想必并不陌生。作为数据分析领域的核心工具，numpy 的功能十分强大。
它的核心内容其实不算多，但如果缺乏系统学习，很容易对其中的各类用法一知半解。
本期就为大家推荐一份全面且实用的 numpy 学习教程，内容覆盖 numpy 核心用法，完整学完仅需 1 小时，能帮你掌握 numpy 的绝大部分常用操作。
Python、数据分析全套学习籽料获取
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这一部分主要讲解 Python 中创建 array 数组的方法，常见方式包括基于列表 / 元组创建、使用 arange/linspace/ones/random 等函数生成，以及从文件读取数据生成。其实无需掌握所有方式，熟练掌握 1-2 种常用方法即可满足日常使用需求。
这一部分聚焦 numpy 的统计计算和数组属性查看，包括获取数组 shape、计算数组的最大 / 最小值、四分位数，以及求数组整体均值、行均值、列均值和求和等。这类操作看似繁琐，但理解底层逻辑后，记忆和使用都会变得很轻松。这一部分核心讲解数组形状相关操作，包括获取数组形状、拓展数组维度、反转数组元素、对数组进行转置等常用操作。这一部分主要介绍数组的切片与索引、数组拼接、重复值查找，以及数组拆分等操作，是处理数组数据的核心技巧。这一部分涵盖数组元素的筛选、提取、抽样、最值索引，以及数组数值运算和矩阵运算（包括点积、矩阵乘法）等核心功能。此外，教程还配套了学习技巧、巩固练习题及对应答案。其实 numpy 的学习难度并不高，关键在于多动手练习、多在实际场景中使用，就能快速熟练掌握。2. 发送口令“numpy教程”领取（人工回复可能有时差，都会发给大家的，不用着急）
