第七章：NumPy基础

第二部分 科学计算

在现代科学研究和工程技术中，经常会遇到复杂的数学计算问题。在计算机还未发明的时候，往往需要有专门从事计算的数学家们来解决这些计算问题。计算机的出现，使用计算机快速求解大规模计算问题成为了可能，因此计算机被逐渐应用在需要进行大量计算的数学问题上，随着计算机运行速度不断提高，使用计算机进行符号计算与逻辑证明也已经实现。现在，计算机在科学研究中有着无可替代的作用。

科学计算是指使用计算机来解决科学和工程中的数值计算问题。因此，科学计算也被称为数值计算。本章我们主要围绕Python的第三方科学计算库NumPy，SciPy和SymPy进行讲解。这些第三方库，因为其强大的功能，早已经取代了Python内置标准库成为科学计算、大数据数据分析、人工智能等领域的基础库。特别是NumPy和SciPy，没有他们的支持，就没有如今Python在编程语言中如日中天的地位。

从该部分开始，为了实践需要，我们改用功能更强大的Jupyter Lab来对数据科学案例进行分析与展示，而不再使用交互式shell及其他开发工具。

第七章：NumPy基础

学习目标：

（1）掌握NumPy数组基本使用方法

（2）掌握NumPy数组读取方法

数据科学，顾名思义，即研究数据的科学。对数据进行研究往往离不开高性能与高精度的数据结构工具。然而，Python标准库中的数据类型因其固有的计算效率与精度问题往往不能满足科学计算等数据科学领域的需求，因此我们需要寻找更强大的数据结构工具。幸运的是，NumPy库可以提供这种需求。NumPy数组相比传统Python内置数据类型大大提高了计算速度。且通过NumPy数组，我们可以轻松实现数组形状改变、广播等高级操作。

让我们先从NumPy开始，一起感受Python数据科学的魅力吧！