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Numpy是Python中一个非常强大的数值计算库。 它提供了高性能的多维数组对象，并包含各种数组处理函数和方法。 本文将介绍Numpy数组的基本运算方法以及一些常用技巧，帮助读者快速掌握Numpy数组运算的基础知识。

首先，让我们学习如何创建 Numpy 数组。 Numpy 数组可以通过将列表或元组传递给 Numpy 的数组函数来创建。 例如，我们可以创建一个包含整数 1 到 5 的数组：

```python

将 numpy 导入为 np

arr = np.array

打印

```

输出结果为：

```

```

接下来，让我们看看如何对数组执行一些基本操作。 第一个涉及网络的形状和尺寸。 我们可以使用 shape 属性来获取数组的形状，并使用 ndim 属性来获取数组的维度。 例如：

```python

arr = np.array

打印#输出

打印#输出2

```

其中，形状是指表格有两行三列。

Numpy 数组还支持一些基本的数学运算，例如加法、减法、乘法和除法。 可以直接使用加、减、乘、除符号进行运算。 例如：

```python

arr1 = np.array

arr2 = np.array

add_result = arr1 arr2

sub_result = arr1 - arr2

mul_result = arr1 * arr2

div_result = arr1 / arr2

打印#输出

打印#输出

打印#输出

打印#输出

```

我们还可以使用Numpy提供的其他方法对数组进行各种操作。 例如，我们可以使用 sum 方法来计算数组元素的总和：

```python

arr = np.array

总计 = np.sum

打印

```

输出结果为：

```

15

```

此外，我们还可以使用reshape方法来改变表格的形状。 例如，我们可以将一维数组转换为二维数组：

```python

arr = np.array

new_arr = arr.reshape

打印

```

输出结果为：

```

]

```

以上是对 Numpy 数组工作的一些基本方法和技巧的介绍。 此外，Numpy还提供了更丰富的函数和方法，例如切片运算、排序、矩阵运算等。 读者可以学习和探索更多Numpy官方文档，以更好地使用Numpy进行数据分析和科学计算。

总而言之，本文介绍了 Numpy 数组工作的基本方法和技术，例如如何创建 Numpy 数组、获取数组的形状和维度、执行基本数学运算以及使用其他方法执行数组运算。 掌握了这些基本操作后，读者将能够更加灵活、高效地使用Numpy来完成各种数据处理和计算任务。

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