NumPy，犹如数据科学工具箱中不可或缺的万用扳手，是处理数据的强大库，对于每一位数据科学家、分析师和工程师而言，都是必备的技能。
如果你渴望掌握这项热门技能，请继续阅读。本文将深入解析NumPy的定义、其重要性以及最佳的学习资源。
NumPy是什么？
NumPy，全称为数值Python（Numerical Python），是由Travis Oliphant在2005年创建的数据分析专用库。
NumPy的核心是数组，本质上是数据值的有序列表。这些数组可用于表示向量，与Python内置的列表类型相似，但存在关键差异。
与Python列表不同，NumPy中的数据存储在连续的内存空间中，意味着这些值在内存中紧密相邻地排列。这种存储方式显著提高了访问速度。在执行常见操作时，NumPy数组的速度可比Python列表快50倍。
与Python列表类似，NumPy数组也可以存储其他数组作为元素，从而构建更复杂的数学结构，如矩阵和高维数组。此外，NumPy数组还提供了诸如计算均值、中位数和标准差等常用统计操作的便捷方法，并且可以通过分割、合并、塑形和重塑等操作进行修改。
使用NumPy的要求
- 已安装Python
- 已安装pip
- 一个IDE，例如VSCode，或者更理想的，基于Notebook的IDE，例如Jupyter
- 具备Python基础知识
延伸阅读：Jupyter Notebook入门指南
应用场景
- NumPy因其更快速的数组操作性能，而非Python内置列表，广泛应用于数据科学任务。
- 利用内置函数，NumPy可以高效解决线性代数问题。
- 由于其向量和矩阵的快速计算能力，NumPy在机器学习领域扮演着重要角色。
- NumPy的随机统计函数可用于生成随机数据集。
学习NumPy的课程
以下是一些学习NumPy和数据科学的优质资源。大部分资源假定你已具备一定的Python编程基础。如果你尚未学习Python，这里有一份学习Python的优质资源列表。
深度学习先决条件：Python中的NumPy堆栈
这门Udemy课程提供了一个平缓的入门指南，帮助你为使用Python进行深度学习做好准备。课程内容包括如何利用NumPy进行向量和矩阵计算。
此外，课程还涵盖了Pandas（Python数据处理库）、Matplotlib（数据可视化工具）和Scipy（Python统计计算库）。
本课程包含六个小时的点播视频，购买后可终身访问，并提供结业证书。在开始学习本课程之前，你应当熟悉线性代数和Python编程。
使用Python进行数据分析：NumPy和Pandas大师班
这门综合课程教你如何使用Pandas和NumPy进行数据分析。课程包含216节讲座、3篇文章和2个可下载资源，总时长超过13小时。
课程首先介绍NumPy和数组的概念，数组是NumPy的核心对象。然后，你将学习使用Pandas，这是一个用于处理数据集的流行且强大的库。最后，你将学习使用Matplotlib库进行数据可视化。
这门课程的独特之处在于，它采用角色扮演的方式教学，使课程更具实践性。你将扮演一家大型跨国零售公司的数据分析师，分析从其不同业务部门收集的数据。本课程假定你在开始之前已具备一定的Python知识。
面向绝对初学者的Python和NumPy
本课程是学习NumPy最适合初学者的课程之一。尽管你需要了解Python，但这门课程会从头开始介绍NumPy。
首先，你将学习NumPy数组。课程将阐述它们与Python列表的区别，以及它们为何更快、更适合数据科学、工程和分析。
此外，你将了解如何使用这些数组执行各种操作，包括创建数组、使用索引访问、切片、连接、塑形和重塑等。
本课程包含两个小时的视频内容，专注于NumPy本身。你可以在一周内完成并获得认证。
NumPy入门
DataCamp的这门课程对NumPy初学者非常友好。课程时长约4小时，包含13个制作精良的视频和49个练习，帮助你巩固所学概念。
它是数据科学家培训路线的一部分，如果你完成同一路线中的其他课程，将获得DataCamp数据科学家认证。
在内容方面，课程首先介绍数组，并阐述在Python中使用数组相对于列表的优势。接下来，你将学习广播和矢量化技术，使你的代码更快、更高效。你将使用莫奈数据集练习数组操作。
Simplilearn NumPy教程
Simplilearn的这个免费教程涵盖了NumPy的基础知识，简洁明了。教程的解释比较精炼，适合作为参考，或者当你已经了解NumPy是什么以及不同函数的功能时使用。
文章还包含代码片段，通过示例演示不同函数的使用方法。当你时间紧迫，想在十分钟内了解NumPy时，这是理想选择。然而，作为一篇文章，它没有练习或使用数据集的环节。
你必须自己搭建练习环境，并寻找练习所需的数据集。Kaggle是一个寻找数据集和创建Notebook来实践数据科学的好去处。
W3Schools
W3Schools的这个教程是我个人最喜欢的。它是免费且全面的，涵盖了NumPy的所有基础知识和更高级的主题，例如生成随机统计分布以及使用通用函数实现矢量化。
教程总共有43个网页，包含简洁而充分的解释，以及通过示例演示的代码片段。此外，W3Schools还提供一个编辑器，用于编写NumPy查询，以及一个测试你知识的测验。
所有这些都是可选的，但有助于提升你的学习体验。通过付费注册NumPy课程，你还可以获得认证，将其添加到你的简历中。
Scaler课程
Scaler的这门课程组织良好，包含六个模块，涵盖了NumPy的入门知识、多维数组、数据结构、函数、广播和其他概念。
课程总共有32节课，视频内容时长为5小时33分钟，并提供26个挑战，帮助你应用所学知识并巩固概念。完成课程后，你将获得证书。
与预期的一样，你必须在开始课程之前了解Python编程语言，并且你的计算机上已经安装了Python和NumPy IDE。
Travis Oliphant的NumPy指南
这本书由NumPy的创建者编写，旨在为那些已经了解Python，但想深入了解NumPy和其他工具的人提供参考。
书中，Travis Oliphant不仅介绍了如何使用NumPy，还介绍了如何使用API扩展它。这可能是关于NumPy最深入、最详细的资源。
它可能非常适合那些希望更深入地了解NumPy工作原理，并能够为该库做出贡献和扩展NumPy的高级用户。
Ivan Idris的NumPy初学者指南
这本关于NumPy的书旨在适合初学者。它面向那些已经熟悉Python，并希望通过学习NumPy来扩展自身技能的科学家、工程师、程序员和分析师。
书中涵盖了在本地机器上安装NumPy、Matplotlib、Scipy和IPython，然后介绍数组和可供你使用的不同数组函数。随后，你将学习使用该库执行矩阵运算，并使用Numpy.testing测试你的代码。总而言之，本书是NumPy的综合指南。
NumPy：从基础到高级 作者：Karan Singh Bisht
书名“NumPy：从基础到高级”已经说明了一切。本书旨在让你从对这个库一无所知，到能够使用其一些更高级的功能，提供一个循序渐进的学习过程。
本书涵盖了基础知识（例如解释什么是数组），以及更高级和深入的主题（例如CPU缓存效应和Ndarray的生命周期）。它的目标是为你将来使用NumPy库进行机器学习工作奠定坚实的基础。
FreeCodeCamp YouTube教程
FreeCodeCamp作为高质量编码和软件开发教程的来源，近年来日益受欢迎。在其教程目录中，包含了这个全面的NumPy教程。如同所有教程一样，它是免费提供的。
这个教程大约一个小时，涵盖了NumPy的基础知识。它对该库进行了温和的介绍，不会让刚入门的人感到不知所措。正如你所预料，在观看视频之前，你需要具备Python知识。
总结
NumPy是一款非常实用且功能强大的工具，是大多数数据科学和工程领域必不可少的技能。本文向你介绍了NumPy，并对其关键概念进行了概括性的概述。
此外，本文还列出了可能对你学习Python有所帮助的资源。对每个资源的简要说明能够帮助你做出明智的选择。
接下来，你可以进一步了解最适合数据科学家的Python库。