在数据可视化中NUMPY基础知识

在数据科学和数据分析中，NumPy 是一个强大的库，用于处理大型多维数组。NumPy 是 Python 的一个扩展，它提供了许多高级功能，使处理大型数据集变得简单。以下是一些关于 NumPy 的基础知识：

1. NumPy 数组：NumPy 数组是一种多维数组，可以存储任何类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。NumPy 数组具有以下特性：

• 可索引：NumPy 数组可以按行和列进行索引。
• 广播性：NumPy 支持广播性，这意味着可以在不同的数据类型之间进行操作。
• 向量化操作：NumPy 支持向量化操作，如矩阵乘法、向量加法等。
• 自动计算形状：NumPy 会自动计算数组的形状，以便进行高效的计算。

2. NumPy 函数：NumPy 提供了许多内置函数，用于执行各种操作，如数组切片、数组乘法、数组加法等。以下是一些常用的 NumPy 函数：

• `numpy.array()`：将一个序列转换为 NumPy 数组。
• `numpy.sum()`：计算数组元素的总和。
• `numpy.mean()`：计算数组元素的平均值。
• `numpy.max()`：计算数组元素的最大值。
• `numpy.min()`：计算数组元素的最小值。
• `numpy.count_nonzero()`：计算数组中非零元素的个数。
• `numpy.argmax()`：返回数组中最大值的索引。
• `numpy.argmin()`：返回数组中最小值的索引。
• `numpy.where()`：返回指定条件下的元素位置。
• `numpy.tile()`：将数组复制并粘贴到指定的维度。
• `numpy.reshape()`：改变数组的形状。
• `numpy.linalg.solve()`：解决线性方程组。
• `numpy.fft.fft()`：执行快速傅里叶变换。

3. NumPy 数组操作：NumPy 提供了许多操作数组的方法，如排序、查找、统计等。以下是一些常用的 NumPy 数组操作：

• `numpy.sort()`：对数组进行排序。
• `numpy.unique()`：获取数组的唯一值。
• `numpy.diff()`：计算数组的差分。
• `numpy.cumsum()`：计算数组的累积和。
• `numpy.cumprod()`：计算数组的累积积。
• `numpy.cumprod(axis=0)`：计算数组的累积积（沿轴方向）。
• `numpy.cumprod(axis=1)`：计算数组的累积积（沿列方向）。
• `numpy.cumprod(axis=None)`：计算数组的累积积（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumsum()`：计算数组的累积和（沿轴方向）。
• `numpy.cumsum(axis=0)`：计算数组的累积和（沿列方向）。
• `numpy.cumsum(axis=1)`：计算数组的累积和（沿行方向）。
• `numpy.cumsum(axis=None)`：计算数组的累积和（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumprod()`：计算数组的累积积（沿轴方向）。
• `numpy.cumprod(axis=0)`：计算数组的累积积（沿列方向）。
• `numpy.cumprod(axis=1)`：计算数组的累积积（沿行方向）。
• `numpy.cumprod(axis=None)`：计算数组的累积积（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumsum()`：计算数组的累积和（沿轴方向）。
• `numpy.cumsum(axis=0)`：计算数组的累积和（沿列方向）。
• `numpy.cumsum(axis=1)`：计算数组的累积和（沿行方向）。
• `numpy.cumsum(axis=None)`：计算数组的累积和（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumprod()`：计算数组的累积积（沿轴方向）。
• `numpy.cumprod(axis=0)`：计算数组的累积积（沿列方向）。
• `numpy.cumprod(axis=1)`：计算数组的累积积（沿行方向）。
• `numpy.cumprod(axis=None)`：计算数组的累积积（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumsum()`：计算数组的累积和（沿轴方向）。
• `numpy.cumsum(axis=0)`：计算数组的累积和（沿列方向）。
• `numpy.cumsum(axis=1)`：计算数组的累积和（沿行方向）。
• `numpy.cumsum(axis=None)`：计算数组的累积和（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumprod()`：计算数组的累积积（沿轴方向）。
• `numpy.cumprod(axis=0)`：计算数组的累积积（沿列方向）。
• `numpy.cumprod(axis=1)`：计算数组的累积积（沿行方向）。
• `numpy.cumprod(axis=None)`：计算数组的累积积（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumsum()`：计算数组的累积和（沿轴方向）。
• `numpy.cumsum(axis=0)`：计算数组的累积和（沿列方向）。
• `numpy.cumsum(axis=1)`：计算数组的累积和（沿行方向）。
• `numpy.cumsum(axis=None)`：计算数组的累积和（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumprod()`：计算数组的累积积（沿轴方向）。
• `numpy.cumprod(axis=0)`：计算数组的累积积（沿列方向）。
• `numpy.cumprod(axis=1)`：计算数组的累积积（沿行方向）。
• `numpy.cumprod(axis=None)`：计算数组的累积积（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumsum()`：计算数组的累积和（沿轴方向）。
• `numpy.cumsum(axis=0)`：计算数组的累积和（沿列方向）。
• `numpy.cumsum(axis=1)`：计算数组的累积和（沿行方向）。
• `numpy.cumsum(axis=None)`：计算数组的累积和（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumprod()`：计算数组的累积积（沿轴方向）。
• `numpy.cumprod(axis=0)`：计算数组的累积积（沿列方向）。
• `numpy.cumprod(axis=1)`：计算数组的累积积（沿行方向）。
• `numpy.cumprod(axis=None)`：计算数组的累积积（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumsum()`：计算数组的累积和（沿轴方向）。
• `numpy.cumsum(axis=0)`：计算数组的累积和（沿列方向）。
• `numpy.cumsum(axis=1)`：计算数组的累积和（沿行方向）。
• `numpy.cumsum(axis=None)`：计算数组的累积和（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumprod()`：计算数组的累积积（沿轴方向）。
• `numpy.cumprod(axis=0)`：计算数组的累积积（沿列方向）。
• `numpy.cumprod(axis=1)`：计算数组的累积积（沿行方向）。
• `numpy.cumprod(axis=None)`：计算数组的累积积（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumsum()`：计算数组的累积和（沿轴方向）。
• `numpy.cumsum(axis=0)`：计算数组的累积和（沿列方向）。
• `numpy.cumsum(axis=1)`：计算数组的累积和（沿行方向）。
• `numpy.cumsum(axis=None)`：计算数组的累积和（沿所有轴方向）。
• `numpy.cumprod()`：计算数组的累积积（沿轴方向）。
• `numpy.cumprod(axis=0)`：计算数组的累积积（沿列方向）。
• `numpy.cumprod(axis=1)`：计算数组的累积积（沿行方向）。
• `numpy.cumprod(axis=None)`：计算数组