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最近真是很忙 ， python的学习都搁置了好久了 ， NumPy 和 Pandas 一直都在入门过程中 。 总不能一直这样 ， 赶紧抽时间往前推进 ， 也记录一下笔记 。
整理学习内容是巩固和结构化存储知识的一个非常有用的办法 。

PS：文中大量借用了 《A Visual Intro to NumPy and Data Representation》 的图片 。 这是一篇很好的直观入门教程 。 但是相信我 ， 最好不要看国内网上到处机翻的这篇文章 ， 要么看原文 ， 要么另找国内大神的教程！切记！！
了解 NumPyNumPy是Python中科学计算的基础包 。 它是一个Python库 ， 提供多维数组对象 ， 各种派生对象（如掩码数组和矩阵） ， 以及用于数组快速操作的各种API ， 有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数 ， 基本统计运算和随机模拟等等 。
NumPy包的核心是 ndarray 对象 。 它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组 ， 为了保证其性能优良 ， 其中有许多操作都是代码在本地进行编译后执行的 。
这里有个习惯 ， 那就是引入 NumPy 所实用的别称：

1	import numpy as np

数组刚才就提到了 ， 数组就是 NumPy 的核心了 。 使用NumPy提供的这些数组 ， 我们就可以以闪电般的速度执行各种有用的操作 。
创建数组我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array() 来创建 NumPy 数组 。 下面的图片就是简单的示例 。

在实际应用中 ， 可能经常会需要初始化数组元素的值 ， NumPy 很贴心的提供了 ones()、zeros()、random.random() 等方法 。 这样 ， 我们就只需要传递需要的元素数量即可：

数组运算我们使用到 NumPy 了 ， 那就肯定不只是保存数据这么简单 ， 我们需要对数组进行计算 。
这里我们来定义两个数组 data = https://mparticle.uc.cn/api/np.array([12
) 和 ones = op.ones(2)

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