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NumPy 是 Python 给开发者构建高性能数据处理应用的强大库。作为机器学习、数据科学和科学计算中的核心工具，NumPy 提供了基于数组的高效运算能力以及丰富的数学函数库。它的独特之处在于解除了 Python 的GIL（全局解释器锁），最大限度地提升了数组运算的效率。
在机器学习和深度学习的编码中，import numpy as np 是非常常见的一行代码。import 的作用是将特定的文件程式导入当前程序中，并由于单词拼写长度的减少，是对文件名 numpy 的简写引用。这里的 np 是 numpy 的常用简写，能够让我在代码中无需频繁拼写长单词，提高编写效率。
NumPy 拥有强大的多维数组操作能力和数学函数库，是任何一名数据科学家或机器学习工程师必须掌握的技能。如果你刚刚跨入这个领域，建议首先熟悉 NumPy 的基础知识，这将为你后续的学习和工作打下坚实的基础。
如果你想深入学习 NumPy，有一篇非常详尽的教程值得一读：
机器学习三剑客之 NumPy：这是一个非常经典的教程，涵盖了 NumPy 在机器学习中的核心应用。通过这一教程，你能掌握 NumPy 在数据加载、数据处理和机器学习模型训练中的关键技能。
NumPy 模块基础学习：班重点介绍了 NumPy 的基本模块和函数，适合初次接触 NumPy 的读者。
结构化的学习路径能帮助你更高效地掌握_NUMPY_的核心功能，而不用在掌握完基础知识后陷入学习瓶颈。
NumPy 的学习不仅仅是为了掌握库的使用方法，更是为数据驱动的开发模式建立基础。一旦熟练掌握 NumPy，你将能够更流畅地处理大量数据处理任务，这也是许多现代应用开发的核心需求。
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