9 个必须掌握的 NumPy 操作

白云之上

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。