上查看所有课程
学习 NumPy
NumPy（Numerical Python）是一个广泛使用的开源 Python 库，为数值计算和高效处理大型多维数组和矩阵提供支持。
它为构建可靠高效的数据驱动应用程序奠定了坚实基础，尤其在学术研究、商业分析和科学计算领域。
精通 NumPy 对于数据科学、机器学习和科学研究领域的职位至关重要，这些职位通常提供有竞争力的薪资。
在本指南中，我们将涵盖
如果您想循序渐进地学习 NumPy，可以按照下一节的免费教程进行。
Python 初学者指南
我们的教程将为您打下坚实的 NumPy 基础，为您的职业生涯下一步做好准备。
NumPy 适合你吗？
NumPy 是否适合您，取决于您的编程目标和职业抱负。
从学习角度看 NumPy
如果您对数据科学、数值计算或使用 Python 进行科学研究感兴趣，学习 NumPy 是一个很好的起点。
它擅长处理大型数据集、执行数学计算，并以最少的代码实现复杂操作。
许多从事数据密集型工作的人都依赖 NumPy，因为它与 Pandas、TensorFlow 和 SciPy 等其他库集成，这些库分别对于数据操作、机器学习和科学分析至关重要。
NumPy 作为职业选择
虽然仅凭 NumPy 不足以成就完整的职业生涯，但它是数值计算的基本工具。
要在数据驱动型角色中脱颖而出，您需要将您的 NumPy 技能与其他技术结合起来，例如用于数据库的 SQL、用于自动化的 Python，以及用于机器学习的 TensorFlow 或 Scikit-learn 等库。
NumPy 广泛应用于
- 数据科学与分析
- 科学计算
- 机器学习等
学习 NumPy 可以显著提升您的职业前景，特别是如果您希望在数据驱动或研究密集型行业工作。
然而，在某些领域，NumPy 可能不是最佳选择。
例如，如果您对 Web 开发感兴趣，学习 JavaScript 会更合适。如果您专注于移动应用开发，Swift 或 Kotlin 将是更好的选择。
最终，您的职业目标应该指导您决定 NumPy 是否适合您。
学习 NumPy 的最佳方法
学习 NumPy 没有正确或错误的方法。这完全取决于您的学习风格和速度。
在本节中，我们根据您的学习偏好，无论是喜欢基于文本、基于视频还是交互式课程，提供了最佳的 NumPy 学习资源。
基于文本的教程
最适合：那些致力于学习 NumPy 但不想为此花钱的人。
如果您想通过组织良好、循序渐进的教程免费学习 NumPy，可以使用我们的免费 学习 NumPy - 初学者入门 课程。
我们的教程将通过实际示例一步步指导您学习 NumPy，以巩固您的基础。
交互式课程
最适合：喜欢动手学习、进度跟踪和保持学习连贯性的人。
学习编程是困难的。它需要专注和坚持，并且您需要自己编写大量的代码。
虽然视频和教程提供了循序渐进的指南，但它们缺乏实践经验和结构。
考虑到所有这些挑战，我们的团队创建了一个对初学者友好的 NumPy 课程，通过提供一个交互式平台来向您介绍 NumPy。
在线视频
最适合：通过观看他人编码并跟着做的视听学习者。
如果您想深入学习 NumPy，YouTube 上有一个由 freeCodeCamp 社区发布的名为 Python NumPy 初学者教程 的热门视频。
重要提示：不养成亲手编写代码的习惯，是学不会编程的。因此，无论您选择哪种方法，都要坚持编写代码。
在编写代码时，您会遇到错误。不要担心它们；尝试去理解它们并找到解决方案。记住，编程就是解决问题，而错误是过程的一部分。
如何运行 NumPy？
1. 在浏览器中运行 NumPy。
您可以直接在我们的在线 Python 编辑器中运行 NumPy——无需安装！只需导入 NumPy 即可立即开始编码。
2. 在您的计算机上安装 NumPy。
随着您开始从事更高级的数据科学或数值计算项目，在本地机器上安装 NumPy 变得至关重要。这对于管理涉及多个文件和依赖项的复杂项目特别有用。
要在您的设备上安装 NumPy，请遵循我们关于设置 Python 和 NumPy 的详细指南。
