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引言
NumPy是Python顶用于科学打算的核心库之一，它供给了高效的多维数组东西跟一系列数学函数。控制NumPy对数据科学家、呆板进修工程师以及任何必要停止数据分析的人来说都是至关重要的。本文将介绍NumPy的基本不雅点，并经由过程实战项目展示怎样利用NumPy停止数据发掘跟科学打算。
NumPy基本
NumPy核心：ndarray多维数组
NumPy的核心是ndarray东西，它是一个N维数组容器，用于存储跟操纵数据。ndarray存在以下特点：
- 高效：NumPy利用C言语编写，履行速度快，濒临C言语的速度。
- 多维：ndarray支撑多维数组，可能用于存储矩阵、张量等。
- 范例分歧：ndarray中的全部元素必须是同一范例。
创建数组
NumPy供给了多种创建数组的函数，比方：
np.array()：从列表、元组、生成器等创建数组。np.zeros()：创建一个全零数组。np.ones()：创建一个全一数组。np.empty()：创建一个未初始化的数组。
数组操纵
NumPy供给了丰富的数组操纵功能，包含：
- 索引跟切片：类似于Python列表，但功能更富强。
- 矩阵运算：加减乘除、转置、求逆等。
- 统计函数：求跟、均匀、中位数、标准差等。
- 排序跟挑选：对数组停止排序跟前提挑选。
实战项目：房价猜测
在这个实战项目中，我们将利用NumPy停止房价猜测。
数据筹备
起首，我们须要筹备数据。假设我们有一组房价数据，包含房屋面积、房间数、地位等特点。
import numpy as np
# 示例数据
data = np.array([
[1500, 3, 'north'],
[2000, 4, 'south'],
[2500, 5, 'east'],
[1800, 3, 'west']
])
# 分别特点跟标签
X = data[:, :-1].astype(float) # 特点
y = data[:, -1] # 标签
数据预处理
在练习模型之前，我们须要对数据停止预处理，包含：
- 数据范例转换
- 缺掉值处理
- 特点缩放
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
# 编码标签
label_encoder = LabelEncoder()
y_encoded = label_encoder.fit_transform(y)
# 特点缩放
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
模型练习
在这个例子中，我们将利用简单的线性回归模型停止房价猜测。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建模型
model = LinearRegression()
# 练习模型
model.fit(X_scaled, y_encoded)
猜测跟评价
利用练习好的模型停止猜测，并评价模型的机能。
# 猜测
y_pred = model.predict(X_scaled)
# 评价
score = model.score(X_scaled, y_encoded)
print(f"模型评分：{score}")
总结
经由过程这个实战项目，我们进修了怎样利用NumPy停止数据发掘跟科学打算。NumPy供给了富强的东西跟函数，可能帮助我们高效地处理跟分析数据。控制NumPy是成为一名优良的数据科学家的重要一步。