NumPy（Numerical Python的缩写）是Python数值计算最重要的基础包之一。许多提供科学计算功能的包都使用NumPy的数组对象作为数据交换的标准接口“通用语”。我所介绍的NumPy知识大多也能迁移到pandas中。由于NumPy提供了完善且有详尽文档的C API，因此可以轻松地将数据传递给用低级语言编写的外部库，也可以让外部库以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这一特

EDA是在对数据进行清洗之后、进行复杂建模或深入诊断之前，通过。

本教程涵盖了 Matplotlib 的一些基本用法和最佳实践，帮助你快速上手。

是 Python 科学计算的基础包。它提供了一个强大的多维数组对象（ndarray），以及各种派生对象（如掩码数组、矩阵）和一系列用于快速操作数组的函数，涵盖了数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、线性代数、统计、随机模拟等方方面面。NumPy 的核心是 ndarray对象，它是一个由同质数据元素组成的 n 维数组。为了提高性能，许多操作都是在经过高度优化的编译代码（C/C++

和分别应用用户自定义函数，这些函数会缩减（aggregate）或广播（transform）其结果。

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是 Python 科学计算的基础包。它提供了一个强大的多维数组对象（ndarray），以及各种派生对象（如掩码数组、矩阵）和一系列用于快速操作数组的函数，涵盖了数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、线性代数、统计、随机模拟等方方面面。NumPy 的核心是 ndarray对象，它是一个由同质数据元素组成的 n 维数组。为了提高性能，许多操作都是在经过高度优化的编译代码（C/C++