📅 最后修改于: 2023-12-03 15:33:14.745000 🧑 作者: Mango
NumPy（Numerical Python）是一个Python库，用于在Python中处理多维数组，用作科学计算的基础软件包。它是功能强大的开源程序库，能够完成使用Python进行科学计算所需的所有任务，例如线性代数、矩阵运算、统计和计算元素间的各种数学运算等等。以下是一些有用的资源来学习和使用NumPy。
NumPy官方网站上有很多学习资源，例如：
NumPy的官方文档是使用NumPy的最好方式之一。它提供了很多各种数据类型和函数的详细文档以及使用示例。
这篇指南逐步介绍了MATLAB用户应该如何使用NumPy进行科学计算。
快速开始指南介绍了NumPy数组、数据类型、数组操作等基础知识。
这个系列教程通过向读者展示如何使用NumPy库中的函数进行基本科学计算，从而为更复杂的任务提供必要的基础。
这个最好的能够帮助读者更好地理解和使用NumPy，有了这些技巧和结构，您可以更快地完成任务，更加灵活地掌握NumPy。
视频课程是了解一门编程语言或库的好方法。以下是NumPy的一些视频课程：
这个由University of Michigan提供的四周的课程，除了NumPy之外，还涵盖了其他Python数据科学工具的使用。
这个在线课程涵盖了Python编程语言的许多方面，包括NumPy、SciPy以及用于可视化和数据分析的pandas库。
它提供了很多关于NumPy的教程和讲座，有助于读者更好地理解和应用NumPy。
NumPy还拥有活跃的社区和支持者，他们为了更好地使用NumPy而提供一些工具和资源，例如：
NumPy官方邮件列表是一个非常有用的资源，如果你需要帮助、要了解上游的更改或者你有想法可以让NumPy更好。
有很多人使用NumPy，并且在Stack Overflow上提问潜在的问题，有时候到这个知识库里面去搜索可以帮助我们更好地了解NumPy。
NumPy部分使用 Kaggle平台中的Python notebook。这些笔记本使用可交互的方式，在一份随时可运行的代码中实现了开箱即用的Python+NumPy。
以上介绍了NumPy学习和使用所需的一些最佳资源。NumPy具有广泛的功能和开放的社区，并提供文档、课程和邮件列表，在学习和使用时可以利用这些工具和资源。