Python中的数组初探：从List到NumPy数组的操作探索
前文我们探讨了List集合的应用场景及其使用方式。接下来，我们将眼光投向Python中的数据分析利器——NumPy和Pandas。
在Python100天的学习系列中，我们学习了表格与列表、数组、二级数组、series等概念。这些在实际运算中频繁出现的概念，被共性运算所提取，从而诞生了NumPy和Pandas这两个工具。
让我们更深入地了解NumPy。这是一个源于Numerical和Python结合的科学计算库。NumPy提供了强大的N维数组对象Array，以及丰富的函数库。它还包含整合C/C++和Fortran代码的工具包，并且提供了实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成功能。当与稀疏矩阵运算包scipy结合使用时，更是便捷。无论是数值积分、微分、内插、外推等数学任务，还是图像处理如镜像、旋转等操作，NumPy都能轻松应对。其矩阵运算功能也十分强大，可以进行矩阵乘法、求逆、换位、加法等多种数值计算。
接下来，我们来探讨Pandas是什么，以及与NumPy的关系。Pandas是基于NumPy建立的数据分析工具，旨在解决复杂的数据分析任务。它是让Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素。Pandas提供了Series、Time-Series、DataFrame等多种数据结构。其中，Series类似于NumPy中的一维array，也可以保存不同数据类型；Time-Series则是以时间为索引的Series；DataFrame是二维的表格型数据结构，可以理解为一个包含多个Series的容器。
为了更直观地感受NumPy的实用性，我们可以设想一个场景：有一队学生，编号从0到8。我们想要快速生成这样一个序列并进行一些变换。这时候，我们就可以利用NumPy的array和reshape函数轻松实现。同样地，将一个二维数组转换为一维数组也有相应的操作，这些操作都是基于NumPy的功能完成的。
除了基本的数组操作，NumPy还提供了许多其他高级数据变换功能，如数组的转置等。这些功能都是为了方便我们解决实际问题。编程的本质就是解决问题，而国外IT领域的持续创新正是因为他们善于解决问题并提取共性，制作成工具不断完善。相较之下，国内行业往往更倾向于直接使用工具，而忽视对其背后原理和思想的理解和挖掘。我们应该更加注重理解和创新，而不仅仅是简单地使用工具。
