本文总结了NUMPY的常用操作，并做成练习题，练习题附答案建议读者把练习题完成。作者认为，做完练习题，NUMPY的基本操作没有问题了，以后碰到问题也可以查这些习题。（文末提供下载）NUMPY（NUMERICPYTHON）系统是PYTHON的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比PYTHON自身的嵌套列表（NESTEDLISTSTRUCTURE)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（MATRIX））。NUMPY提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：LAWRENCELIVERMORE，NASA用其处理一些本来使用C++，FORTRAN或MATLAB等所做的任务。网上可以搜到大量的NUMPY教程和官方文档，但没有简单的方法来练习。教程是很好的资源，但要付诸实践。只有实践，才能更好的加深学习。本站从GITHUB搜索到了一些NUMPY的练习题100题，含答案，并进行整理：1.100_NUMPY_EXERCISES_NO_SOLUTION.IPYNB没有答案代码的文件，这个是你做的练习没有答案代码的文件，但有提示，这个你也可以用来练习有答案代码和注释的文件你可以在100_NUMPY_EXERCISES_NO_SOLUTION.IPYNB里输入代码，看看运行结果是否和100_NUMPY_EXERCISES.IPYNB里面的内容一致。本文把NUMPY的常用操作做成练习题，练习题附答案。希望初学者能认真完成练习题，对熟悉数据分析很有帮助。“机器学习初学者”公众号由是黄海广博士创建，黄博个人知乎粉丝22000+，GITHUB排名全球前110名（32000+）。本公众号致力于人工智能方向的科普性文章，为初学者提供学习路线和基础资料。原创作品有：吴恩达机器学习个人笔记、吴恩达深度学习笔记等。新开知识星球（黄博的机器学习圈子）ID：92416895，主要嘉宾都是学术界和工业界的精英，目前在机器学习方向的知识星球排名前列（用户4300+）
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