Python数据分析与科学计算基础篇：NumPy图解，使抽象的数据具象为可触摸的图形
NumPy库涉及到大量的高维数组运算，理解起来非常抽象，通过图解方法使这一过程变的一目了然、容易理解。
Description
通过本课程学习您可以学习到NumPy库如下知识：
第1章 NumPy简介：NumPy是什么？
第2章 环境搭建：安装NumPy等库、安装Anaconda、开发工具（IPython shell、Jupyter Notebook和Spyder）
第3章 编写NumPy程序：创建一维数组、NumPy数据类型。
第4章 二维数组：创建二维数组、重新设置维度、数组的属性、数组的轴和数组转置。
第5章 访问数组：索引访问、切片访问、布尔索引、花式索引和迭代数组。
第6章 数组操作：连接数组、分割数组、算术运算、广播。
第7章 通用函数：数学运算函数、自定义通用函数。
第8章 更多函数：随机数、排序、聚合函数、unique函数和where函数。
第9章 线性代数：矩阵点乘、矩阵行列式、逆矩阵。
第10章 高维数组：创建高维数组、访问高维数组元素。
第11章 数组的保存与读取：数组的保存和数组的读取。
What You Will Learn!
- 掌握NumPy库
Who Should Attend!
- Python数据分析人员
- Python科学计算人员
- 科学工作者