本文總結了Numpy的常用操作，并做成練習題，練習題附答案建議讀者把練習題完成。作者認為，做完練習題，Numpy的基本操作沒有問題了，以后碰到問題也可以查這些習題。（文末提供下載）

NumPy（Numeric Python）系統是Python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多（該結構也可以用來表示矩陣（matrix））。

NumPy提供了許多高級的數值編程工具，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司使用，以及核心的科學計算組織如：Lawrence Livermore，NASA用其處理一些本來使用C++，Fortran或Matlab等所做的任務。

網上可以搜到大量的Numpy教程和官方文檔，但沒有簡單的方法來練習。教程是很好的資源，但要付諸實踐。 只有實踐，才能更好的加深學習。

本站從github搜索到了一些Numpy的練習題100題，含答案，并進行整理：

原代碼作者：Nicolas P. Rougier

本練習代碼可以在github下載：

https://github.com/rougier/numpy-100

使用方法

文件夾有三個不同的ipynb文件:?

1. 100_Numpy_exercises_no_solution.ipynb?

沒有答案代碼的文件，這個是你做的練習

2.100_Numpy_exercises_with_hint.ipynb?

沒有答案代碼的文件，但有提示，這個你也可以用來練習

3.100_Numpy_exercises.ipynb?

有答案代碼和注釋的文件

你可以在100_Numpy_exercises_no_solution.ipynb?里輸入代碼，看看運行結果是否和100_Numpy_exercises.ipynb?里面的內容一致。

備注：md文件是markdown文件，與ipynb文件內容一致。

典型的例題如圖所示：

練習題截圖

總結

本文把Numpy的常用操作做成練習題，練習題附答案。希望初學者能認真完成練習題，對熟悉數據分析很有幫助。

本練習代碼可以在github下載：

https://github.com/rougier/numpy-100

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Numpy练习题100题-提高你的数据分析技能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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