Numpy数组详解：shape、索引与切片全攻略

Numpy数组是Python数据分析的基础，提供高效多维数组对象，核心操作包括数组创建、shape、索引和切片。 创建方法：常用np.array()从列表生成数组；zeros/ones创建全0/1数组；arange类似range生成序列。 shape是数组维度标识，用.shape查看，reshape()可调整维度（总元素数需不变），-1表示自动计算维度。 索引：1维数组同列表（0开始，支持正负索引）；2维数组用[i,j]双索引。 切片：语法[start:end:step]，1维/2维分别截取子数组，切片默认返回视图（修改影响原数组），需用.copy()生成独立拷贝。 掌握shape、索引和切片是核心，建议通过实践练习巩固这些基础操作。