Python Numpy基础知识学习，数据分析day02.zip资源

Python数据分析中的基础知识包括Numpy、Scipy、Matplotlib和Pandas等重要的数值算法和数据可视化工具。在学习Numpy时，首先需要了解它的概念和作用。Numpy是Numerical Python的简称，是为了弥补Python语言在数值计算能力方面的不足而推出的。作为其他数据分析和机器学习库的底层库，Numpy具有完全的标准C语言实现，运行效率得到了充分的优化。Numpy在历史上经历了多次演进，最早是在1995年推出的Numeric，用于扩展Python语言的数值计算能力。之后，2001年推出了Scipy和Numarray，用于多维数组运算。到2005年，Numeric和Numarray合并为Numpy，并于2006年脱离Scipy成为一个独立的项目。

Numpy的核心特点是其强大的多维数组功能。通过使用Numpy，可以简洁地编写代码，减少了循环的使用，提高了代码的执行效率。该库的底层实现采用了厚内核和薄接口的设计，充分保证了性能的优化。一个常见的Numpy应用示例是vector.py中的代码。

在Numpy的基础部分，首先需要了解数组对象。Numpy通过np.ndarray类来表示n维数组，其中包含了数组的实际数据和元数据。元数据用于描述数组中的元素，并与实际数据分开存放，这种设计提高了内存的使用效率。