📚Numpy np.array 相关常用操作学习笔记💡

在数据分析和科学计算中，Numpy 是 Python 的核心库之一，而 `np.array` 是其基础数据结构。掌握它的常用操作，能大幅提升效率！💪

首先，创建一个数组是基础。例如：`arr = np.array([1, 2, 3])` 🎯。接着，可以通过 `.shape` 获取数组维度 `(3,)`，或用 `.reshape()` 调整形状，如变为 `(1, 3)` ✅。

切片与索引是必备技能。支持负索引和多维索引，比如 `arr[1:3]` 返回 `[2, 3]` 📏。此外，布尔索引也很强大，如 `arr[arr > 1]` 提取大于 1 的元素 🌟。

算术运算直接作用于数组，例如加法 `arr + 1` 会生成 `[2, 3, 4]` 🔢。还有矩阵乘法 `np.dot(arr, arr)`，轻松搞定线性代数问题 💻。

最后，统计功能不可或缺，如 `.sum()`、`.mean()` 和 `.max()`，帮助快速分析数据 📊。

掌握这些技巧，让你的数据处理事半功倍！🚀