有哪些Numpy实用学习资源推荐？一篇总结教你快速掌握Numpy！

2026-05-16 09:201阅读0评论SEO资源

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Numpy 是最常用的科学计算库，广泛被应用。Numpy 十分实用，但学习难度较大，且不易掌握。以下总结了Numpy的常用知识点，看完后Numpy就轻松入门啦！🎉

1. Numpy 数组操作

2.数组索引与切片

3.数组形状与维度

4.数组运算

5.数组函数

6.矩阵运算

7.线性代数运算

8.数组存储与读取

掌握这些知识点，Numpy 就不再是难题啦！🌟

Numpy 作为最常用的科学计算包，已经被广泛使用，Numpy库十分有用，但学习难度并不高；下面总结了所有常用的Numpy知识点，看完后Numpy就可以毕业啦！！！

No 标题内容链接重要度 1 Numpy 对象与类型一、Numpy 对象：ndarray 二、新建 Numpy对象 三、Numpy数据类型 3.1 常见数据类型 3.2 数据类型转换 3.3 数据类型dtype Link ⭐⭐ 2 Numpy 的属性与形状变换一、最基本的属性 二、Numpy 常用属性 2.1 ndarray.ndim 数组维度 2.2 ndarray.shape 数组形状 2.3 ndarray.dtype 数组类型 2.4 ndarray.itemsize 数组元素大小 三、形状变换 3.1 numpy.reshape 改变形状 3.2 nparray.flat 返回迭代器 3.3 ndarray.flatten & numpy.ravel 平铺展开 Link ⭐⭐ 3 Numpy创建数组一、标准数组的创建 1.1 numpy.empty 创建空数组 1.2 numpy.zeros 创建0数组 1.3 numpy.ones 创建1数组 二、创建一般数组 2.0 利用list 创建数组 numpy.array 2.1 利用list 创建数组 numpy.asarray 2.2 利用可迭代对象创建数组 numpy.fromiter 2.3 利用数值范围创建数组 numpy.arange 2.4 利用数值范围创建数组 numpy.linspace 三、创建随机数组 3.1 创建整数随机数组：np.random.randint 3.2 创建浮点型随机数组 Link ⭐⭐ 4 Numpy的切片索引与高级索引一、Numpy的切片索引 1.1 使用slice内置函数（不常用） 1.2 使用 [] 切片 (常用，*** 非常重要***) 1.2.1 针对一维数组; 1.2.2 针对二维数组; 二、Numpy的高级索引 2.1 布尔索引 (常用，*** 非常重要***) 2.2 花式索引 Link ⭐⭐⭐ 5 第五节：Numpy的广播 Numpy的广播的三种情况 1. 有一个数组是一个数字，即可广播； 2. 维度的尾部一致，即可广播； 3. 两个数组均为一维数组，一个为行，一个为列，即可广播； Link ⭐⭐⭐ 6 Numpy 元素的遍历一、单个数组的遍历：numpy.nditer 的使用 1.1 参数：order 1.2 参数：op_flags 1.3 参数：flags 二、多个数组的遍历 2.1 多个数组Shape相同时 2.2 多个数组Shape不同时 Link ⭐⭐ 7 Numpy常用的函数一、Numpy 的加减乘除 二、Numpy 的三角函数 2.1 常见三角函数：sin()、cos()、tan()、arcsin()，arccos()， arctan() 2.2 角度与弧度转化：numpy.degrees() 三、Numpy 的元素精度函数 3.1 四舍五入：numpy.around() 3.2 向上取整：numpy.ceil() 3.3 向下取整：numpy.floor() 3.4 Numpy指数运算：np.power() 3.5 Numpy取余数：numpy.mod() 四、Numpy 的统计运算函数 4.1 最大值与最小值：numpy.amin() 和 numpy.amax() 4.2 极差值：numpy.ptp() 4.3 分位数：numpy.percentile() 4.4 中位数：numpy.median() 4.5 平均值：numpy.mean() 4.6 加权平均值：numpy.average() 4.7 标准差：numpy.std() 4.8 方差：numpy.var() 五、字符串相关函数 Link ⭐⭐⭐

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