Python学习手册：NumPy快速参考表

如果你想用Python做数据分析，那么NumPy是你必须掌握的其中一个基础计算包。它可以很好的替代Python列表，因为NumPy数组更紧凑，允许快速读写访问，并且更方便和高效。

此外，它也是一些重要的数据操作和机器学习包的基础，如Pandas，Scikit-Learn和SciPy：

1. Pandas数据操作建立在NumPy上，但是它不使用数组，而是使用了另外两个基本数据结构：Series和DataFrames；

2. SciPy构建在Numpy上，提供了大量对NumPy数组进行操作的函数；

3. 机器学习库 Scikit-Learn不仅建立在NumPy上，同时也建立在SciPy和Matplotlib上。

所以，Numpy这个Python库是非常重要的：你用好了它，那么你同样也会用好其他Python数据科学工具。

然而，就像其他任何Python库，刚开始学习NumPy也许并不容易。那么，为了掌握这个数据分析包，到底需要了解哪些知识呢？

这张Numpy快速参考表提供了对Numpy包的快速一览：

 看到了吧！这个参考表涵盖了你需要关注的的NumPy所有基本知识：

它先是简单总结了Python提供什么样的数组以及这些数据的样式，然后还总结对如何创建数组、数组I / O、数组检查、数组复制、数组复制、数组元素的选择和形状操作。

NumPy数组通常优先于Python列表，你会发现从数组中选择元素与从列表中选择元素的过程有异曲同工之处。

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翻译来源：

https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.hDXbGZ8