[AI 基礎] Numpy日常使用總結

想了解 Numpy 的人基本上都是要和數據打交道的，Numpy對數據操作的方法多，底層也是使用 C 實現的，也就是說Numpy處理數據的速度是比較快的，這也體現了 Python 膠水語言的特性。Numpy 也被稱為機器學習三劍客之一，另外的就是 Pandas 和 Matplotlib 了，雖然當前有諸如 scikit-learn 機器學習包以及 Pytorch、TensorFlow 深度學習框架，這些包和框架都少不了對數據的操作，當然也少不了對數據進行預處理，這些包和框架也支持與 Numpy 中的數據格式（ndarray）進行交互，所以我認為學好 Numpy 的操作也有利於更深入地瞭解一些高級的包和框架的使用。

對於 Numpy 來說，官方文檔內容相當多，並且是英文的，難道我們需要全部學習一遍嗎？我想，如果經常在數據處理領域中摸爬滾打的話，是需要的，但是我也相信二八定理，我們經常使用的也就是 Numpy 中的 20%左右，至於剩下的內容，需要我們在業餘時間補回來，在需要的時候能夠快速想起來，不需要做的特別熟練，如果特別熟練就更好了。下面的內容是自己總結的，方便自己看，也希望方便大家看。

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