numpy模块
特点
- 高效的数组操作：提供了多维数组对象 ndarray ，能进行快速的矢量化计算，比Python原生列表的计算速度快很多。
- 丰富的数学函数：涵盖大量用于数组计算的数学函数，如三角函数、指数函数、对数函数等。
- 广播功能：能让不同形状的数组进行计算，自动适配形状，使代码更简洁。
- 与其他库的良好集成：是许多其他数据科学库的基础，如pandas、matplotlib等，便于数据处理和可视化。
主要功能
- 数组创建：除了 np.array() ，还可以用 np.zeros() 创建全零数组， np.ones() 创建全一数组， np.arange() 创建指定范围的数组等。
- 数据类型：支持多种数据类型，如整数、浮点数、复数等，可通过 dtype 参数指定。
- 数组运算：支持元素级的运算，如 arr1 + arr2 将对应元素相加。也有矩阵乘法运算 np.dot() 或 @ 运算符。
- 数组索引和切片：可通过索引和切片操作访问和修改数组元素，如 arr[1:3] 获取数组 arr 的第2到第3个元素。
- 统计方法：除了前面提到的 sum 、 mean 、 max 、 min ，还有 std （标准差）、 var （方差）等方法用于描述数组数据的统计特征。
