9 个必须掌握的 NumPy 操作


上面的图片已经将所有板块标题及注释翻译为中文,方便查阅与学习。以下为 9 大核心模块的对照说明:
数组创建 (Array Creation):从列表转换、全 0/全 1 矩阵、等差/等距序列、单位矩阵及随机数生成。
索引与切片 (Indexing & Slicing):基础行列索引、子数组切片、负数倒序索引、布尔条件筛选及花式索引。
形状与重塑 (Shape & Reshape):查询维度/形状/元素量、重塑 (reshape)、展平 (ravel/flatten)、转置 (T) 及扩维。
算术运算 (Arithmetic Operations):基础四则运算、整除、取模、幂运算、点积与 @ 矩阵乘法。
聚合函数 (Aggregations):求和、均值、中位数、标准差、方差、极值及其对应的索引位置 (argmin/argmax)。
广播机制 (Broadcasting):标量与数组运算、不同维度数组相加、np.where 条件选择、np.clip 数值裁剪等。
统计函数 (Statistical Functions):百分位数、分位数、相关系数/协方差矩阵、去重 (unique) 及频数统计。
线性代数 (Linear Algebra):求逆矩阵、行列式、特征值分解、求解方程组 $Ax = b$、范数计算及 SVD 分解。
拼接与拆分 (Stacking & Splitting):水平/垂直/深度拼接 (hstack/vstack/dstack) 及按轴拆分数组。
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