[AI 基础] Numpy日常使用总结

想了解 Numpy 的人基本上都是要和数据打交道的，Numpy对数据操作的方法多，底层也是使用 C 实现的，也就是说Numpy处理数据的速度是比较快的，这也体现了 Python 胶水语言的特性。Numpy 也被称为机器学习三剑客之一，另外的就是 Pandas 和 Matplotlib 了，虽然当前有诸如 scikit-learn 机器学习包以及 Pytorch、TensorFlow 深度学习框架，这些包和框架都少不了对数据的操作，当然也少不了对数据进行预处理，这些包和框架也支持与 Numpy 中的数据格式（ndarray）进行交互，所以我认为学好 Numpy 的操作也有利于更深入地了解一些高级的包和框架的使用。

对于 Numpy 来说，官方文档内容相当多，并且是英文的，难道我们需要全部学习一遍吗？我想，如果经常在数据处理领域中摸爬滚打的话，是需要的，但是我也相信二八定理，我们经常使用的也就是 Numpy 中的 20%左右，至于剩下的内容，需要我们在业余时间补回来，在需要的时候能够快速想起来，不需要做的特别熟练，如果特别熟练就更好了。下面的内容是自己总结的，方便自己看，也希望方便大家看。

由于头条号文章对于代码显示，公式实现效果不好。关于代码和公式的内容，我就放在了扩展链接中，点击了解更多

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