Numpy进行数据聚合与统计

本教程的目标是帮助编程自学者掌握Numpy库中的聚合与统计函数。这些函数是数据分析的重要工具，能快速对数据进行汇总和基本统计描述。Numpy是Python科学计算领域的重要基础库，因其高效的数组计算和强大的数学功能而广泛应用。

本文将详细介绍如何使用Numpy中的多种聚合与统计函数，解析其底层原理，并结合实际示例进行演示，使其应用更加直观、便捷。

Numpy数据统计

Numpy是Python中进行数值计算的基础库，其核心是多维数组对象ndarray。与Python基础的数据结构相比，Numpy数组不仅在存储和处理大规模数据方面具有显著优势，还提供了高效的数值计算功能。它支持科学计算和线性代数功能，极大提高了计算速度。这使得Numpy在数据科学、机器学习等领域得到了广泛的应用，特别是在数据聚合和统计分析中，Numpy库提供了多种便捷的工具来简化这些操作。

功能	描述	示例代码
创建数组	使用 array 函数创建 Numpy 数组	np.array([1, 2, 3])
创建全0数组	使用 zeros 函数创建指定大小的全零数组	np.zeros((3, 3