35个NumPy数据科学核心方法，从入门到精通

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35个NumPy核心方法。 长按关注《AI科技论谈》 NumPy是Python数据科学生态中的核心编程库。对于Python开发者，精通NumPy是探索数据奥秘的关键。本文介绍35个NumPy核心方法，助力读者快速掌握这一强大工具。 导入库 使用NumPy库之前，首先需要进行导入。在Python中，通常将 numpy 简称为 np 。同时，考虑到数据处理的需要， pandas 库也要一并导入。 import numpy as np import pandas as pd NumPy数组创建方法 以下是创建NumPy数组的最常见方法。 1 从Python列表 要将Python列表转换为NumPy数组，请使用 np.array() 方法： a = [1, 2, 3] np.array(a) 可以使用Python中可用的 type 方法来验证创建的对象的数据类型： a = [1, 2, 3] type (np.array(a)) 在上面的演示中，创建了一个一维数组。 然而，也可以使用方法 np.array() ，使用列表创建多维 NumPy 数组： a = [[1,2,3], [4,5,6]] np.array(a) 要创建具 ………………………………