【Python数据分析】数据分析三剑客：NumPy、SciPy、Matplotlib中常用操作汇总
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NumPy常见操作汇总
在Python的NumPy库中，有许多常用的知识点，这里列出了一些核心功能和常见操作：
| 类别 | 函数或特性 | 描述 |
|---|---|---|
| 基础操作 | np.array | 创建数组 |
np.shape | 获取数组形状 | |
np.dtype | 查看数组数据类型 | |
np.ndim | 获取数组维度 | |
| 数组创建 | np.zeros | 创建全0数组 |
np.ones | 创建全1数组 | |
np.arange | 创建一个范围内的数组 | |
np.linspace | 创建一个在指定范围内的等差数组 | |
| 数组操作 | np.reshape | 改变数组形状 |
np.concatenate | 连接两个或多个数组 | |
np.split | 分割数组 | |
np.flip | 数组翻转 |
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