书籍摘要

《NumPy Tutorial》是一本由 Tutorials Point (I) Pvt. Ltd. 出版的英文教程书籍，旨在为读者提供 NumPy 的入门知识和实用操作指南。NumPy（Numerical Python 的缩写）是一个强大的 Python 库，专注于多维数组对象和数组处理例程，广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。

书籍内容概述

第一部分：NumPy 基础

• 第 1 章：介绍 NumPy 的起源、特点及其在科学计算中的重要性。NumPy 是 Python 的一个扩展库，由 Travis Oliphant 在 2005 年创建，结合了 Numeric 和 Numarray 的功能。
• 第 2 章：讲解如何在不同操作系统（如 Windows、Linux 和 macOS）上安装 NumPy，包括使用 Anaconda 和 Canopy 等工具。
• 第 3 章：深入探讨 NumPy 的核心对象——ndarray（N 维数组）。ndarray 是一个存储相同类型元素的多维数组，支持多种数据类型（如整数、浮点数、复数等）。

第二部分：数组操作与函数

• 第 4 章：介绍 NumPy 的数据类型（dtype），包括基本数据类型（如 int、float、bool 等）和结构化数据类型。
• 第 5 章：讲解数组的属性，如 ndarray.shape（数组的维度）、ndarray.ndim（数组的维数）、numpy.itemsize（每个元素的字节数）等。
• 第 6 章：介绍如何创建数组，包括使用 numpy.empty、numpy.zeros 和 numpy.ones 等函数。
• 第 7 章：讲解如何从现有数据创建数组，例如使用 numpy.asarray、numpy.frombuffer 和 numpy.fromiter 等函数。
• 第 8 章：介绍如何从数值范围创建数组，如 numpy.arange、numpy.linspace 和 numpy.logspace 等函数。

第三部分：数组索引与切片

• 第 9 章：讲解数组的索引和切片操作，包括基本切片、高级索引（如整数索引和布尔索引）。
• 第 10 章：深入探讨高级索引，如通过布尔数组或整数数组进行索引，以及如何结合切片和高级索引。

第四部分：数组操作与广播

• 第 11 章：介绍 NumPy 的广播机制，即如何对不同形状的数组进行操作。广播机制允许较小的数组在运算中自动扩展为较大数组的形状。
• 第 12 章：讲解如何使用 numpy.nditer 进行数组迭代，以及如何通过迭代器修改数组值。

第五部分：数组操作与变换

• 第 13 章：介绍数组操作，如 numpy.reshape、numpy.transpose、numpy.swapaxes 等函数，用于改变数组的形状和维度。
• 第 14 章：讲解二进制操作，如 bitwise_and、bitwise_or、left_shift 等。
• 第 15 章：介绍字符串操作，如 numpy.char.add、numpy.char.multiply、numpy.char.center 等。

第六部分：数学与统计函数

• 第 16 章：介绍 NumPy 的数学函数，如三角函数、四舍五入函数等。
• 第 17 章：讲解算术操作，如加法、减法、乘法、除法等。
• 第 18 章：介绍统计函数，如 numpy.amin、numpy.amax、numpy.mean、numpy.std 等，用于计算数组的最小值、最大值、均值、标准差等。

第七部分：排序与搜索

• 第 19 章：介绍排序函数，如 numpy.sort、numpy.argsort 和 numpy.lexsort 等。
• 第 20 章：讲解搜索函数，如 numpy.argmax、numpy.argmin、numpy.nonzero 等。

第八部分：矩阵与线性代数

• 第 21 章：介绍 NumPy 的矩阵库 numpy.matlib，包括创建矩阵和矩阵操作。
• 第 22 章：讲解线性代数函数，如 numpy.dot、numpy.linalg.solve、numpy.linalg.inv 等，用于矩阵乘法、求解线性方程组和矩阵求逆。

第九部分：可视化与输入输出

• 第 23 章：介绍如何使用 Matplotlib 进行数据可视化，包括绘制正弦波、柱状图和直方图。
• 第 24 章：讲解 NumPy 的输入输出功能，如 numpy.save、numpy.savetxt 等，用于保存和加载数组数据。

适用人群

本书适合具有基本 Python 编程知识的读者，尤其是对科学计算、数据分析和机器学习感兴趣的初学者和开发者。通过学习本书，读者可以掌握 NumPy 的基本功能，并为进一步学习相关领域打下坚实的基础。

特点

• 实用性强：通过大量示例代码，帮助读者快速理解和掌握 NumPy 的各种功能。
• 内容全面：涵盖了从基础到高级的 NumPy 知识，包括数组操作、数学函数、统计分析、矩阵运算等。
• 易于理解：语言简洁明了，适合初学者阅读和学习。

总之，《NumPy Tutorial》是一本非常实用的入门教程，能够帮助读者快速掌握 NumPy 的核心功能，并在实际项目中应用。