机器学习最底层库Numpy的70个知识点，刷爆！
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原文中文，约19100字，阅读约需46分钟。
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内容提要
本文介绍了NumPy库的基本知识点，包括创建数组、数组操作、数组运算等。通过示例代码演示了如何创建不同类型的数组，以及如何进行数组的切片、定位、修改、排序等操作。同时还介绍了数组的数学运算，如相加、相减、相乘、相除等，以及数组的统计特征，如最大值、最小值、均值等。此外，还介绍了数组的转置、展平、拼接、拆分等操作，以及数组的逆、行列式、特征值-特征向量、QR分解、SVD分解等高级操作。最后还介绍了如何提取数组元素的整数部分，以及空值和无穷值的特性。
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关键要点
- NumPy是Python的开源数值计算扩展，提供高效的多维数组对象ndarray和数学函数库。
- NumPy的特点包括擅长数值计算、支持矢量化运算、免费和开源。
- 创建空数组、全0数组、全1数组和非0数组的方法。
- 使用np.arange、np.logspace和np.linspace创建等差和等比数列的数组。
- 创建具有特定形状的数组，如全0、全1、对角线为1的数组等。
- 获取数组的基本属性，如大小、维度、数据类型等。
- 数组的切片、定位和修改操作。
- 数组的数学运算，包括相加、相减、相乘、相除等。
- 数组的统计特征，如最大值、最小值、均值等。
- 数组的转置、展平、拼接和拆分操作。
- 高级操作包括数组的逆、行列式、特征值-特征向量、QR分解和SVD分解。
- 提取数组元素的整数部分，以及处理空值和无穷值的特性。
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延伸问答
NumPy库的主要特点是什么？
NumPy库擅长数值计算，支持矢量化运算，并且是免费和开源的。
如何创建一个全0的二维数组？
可以使用np.zeros((5,5))来创建一个5x5的全0二维数组。
NumPy中如何进行数组的数学运算？
NumPy支持数组的相加、相减、相乘和相除等数学运算。
如何提取数组元素的整数部分？
可以使用A - A % 1或A.astype(int)来提取数组元素的整数部分。
NumPy如何处理空值和无穷值？
在NumPy中，空值用np.nan表示，无穷值用np.inf表示，且0乘以空值或无穷值仍然是空值。
如何创建等差数列的数组？
可以使用np.arange(start, stop, step)来创建等差数列的数组。
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