Python函数库numpy：从数组操作到数据分析

Python函数库numpy最初的设计目的是提供数学函数支持，在数据科学中得到广泛应用，涉及不仅是基础数学运算，还包括数组操作、线性代数、统计学、随机数生成等多方面的功能。numpy可以理解为是Python中的一个数值计算工具箱。

numpy最重要的特点是可以处理N维数组（ndarray），在数值计算中使用频率很高。numpy中大量的函数都是针对ndarray进行操作，方便高效。同时，numpy的函数库可以和其他很多Python数据分析库（比如 pandas，scipy等）结合使用。

numpy使用中需要注意的几个要点：

1. numpy中ndarray的数据类型必须是相同的。 

2. numpy数组在创建时就固定大小，不能再添加其他元素。

3. 数组操作的结果可以返回新的数组。如果不需要生成新数组，可以直接修改原数组。

4. 数组的切片和Python的列表切片不同，numpy中的切片返回的是原数组的视图，对切片进行修改会影响原数组的内容。

5. 在numpy中进行运算时需要注意数组的广播功能，可以解决不同维度的数组间运算问题。

numpy中的主要功能包括：

1. 数组创建和修改

numpy可以很方便地创建任意维度的ndarray，并且直接支持多维数组的修改和切片操作。数组的数据类型可以是整数、浮点数、布尔类型等，同时numpy也支持自定义数据类型。

2. 数组运算

numpy中的各种算术、逻辑和位运算符都可以直接应用于数组中。此外，numpy还支持各种数学函数，比如sin，cos等。numpy还提供了一些线性代数运算函数，可以实现矩阵乘法、求逆矩阵等操作。

3. 数组索引和切片

numpy提供了多种索引和切片方式，包括标准索引、切片、花式索引和布尔索引。特别地，numpy中的切片返回的是原数组的视图，所以切片操作完成后对视图的修改会直接影响原数组的值。

4. 数组形状操作

numpy可以很方便地改变数组形状，包括转置，变形，展平等。此外，numpy还提供了很方便的合并和分割数组的方法，可以进行任意维度的数组合并或分割。

5. 数组的广播

numpy支持数组的广播，这样不同形状的数组的间可以进行运算。广播的实现方式是先将不同形状的数组扩展为相同形状，然后再运算。

总之，numpy是Python中不可或缺的一个数值计算库。不仅可以用于大型数组计算，而且可以在数据处理、统计分析等方面或者更加高效。并且，numpy和其它常用的数据分析库（比如 pandas，scipy等）相互结合使用，可以体验到优秀的Python数据科学体验。