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[一、先从 "字符串" 下手：原来 NumPy 处理文本这么方便](#一、先从 "字符串" 下手：原来 NumPy 处理文本这么方便)
[二、数学运算：从三角函数到取整，PyCharm 里算得又快又准](#二、数学运算：从三角函数到取整，PyCharm 里算得又快又准)
[三、统计分析才是重头戏：这些函数能解决 80% 的数据分析问题](#三、统计分析才是重头戏：这些函数能解决 80% 的数据分析问题)
[四、踩过的坑：这些细节在 PyCharm 里试了才知道](#四、踩过的坑：这些细节在 PyCharm 里试了才知道)
[六、最后碎碎念：PyCharm 真的是学习利器](#六、最后碎碎念：PyCharm 真的是学习利器)
今天的数据分析课上，老师把 NumPy 的核心函数过了一遍，一开始看着满屏的函数名头都大了 ------ 又是字符串处理，又是数学运算，还有统计、排序... 不过拿着 PyCharm 一个个敲代码试下来，居然慢慢理清了头绪。这篇笔记就聊聊我今天学的重点，全是实操里总结的干货，新手友好，老手可查漏～
一、先从 "字符串" 下手：原来 NumPy 处理文本这么方便
刚开始以为 NumPy 只擅长算数字，没想到处理字符串也有一手。老师讲了一堆函数，我在 PyCharm 里试了几个最常用的，分享给你们：
比如np.char.add()，看起来简单，其实超实用 ------ 它能把两个字符串数组 "对应着拼接"。我试了句np.char.add(['hello', 'hi'], [' sun', ' zhang'])，直接得到['hello sun' 'hi zhang']，比用 Python 循环拼接快多了，尤其数据量大的时候。
还有np.char.multiply()，这函数有点 "魔性"------np.char.multiply('good', 3)会返回'goodgoodgood'，感觉做重复文本生成时能用到，比如批量生成重复的提示语。
最让我惊喜的是lower()和upper()，处理大小写转换比 Python 原生函数爽。试了下np.char.lower(['NICE', 'GOOD'])，直接转成['nice' 'good']，数组里的元素一键批量处理，PyCharm 里运行结果秒出，不用一个个遍历，太省事儿了。
不过踩了个小坑：encode()和decode()要注意编码格式。我用cp500编码后，试着用utf-8解码，直接报了UnicodeDecodeError（PyCharm 的红色报错超显眼）。后来才明白，编码和解码得用同一个格式，这细节得记牢。
二、数学运算：从三角函数到取整，PyCharm 里算得又快又准
数学课上的三角函数，NumPy 里居然直接能算！老师说不用死记公式，用np.sin()、np.cos()就行，但得先把角度转成弧度（乘以np.pi/180）。我在 PyCharm 里敲了组角度[0, 30, 90]，算出来的正弦值和课本上的一模一样，比手算靠谱多了。
取整函数里，np.around()、np.floor()、np.ceil()这三个得拎出来说：
-
around(5.55, decimals=1)会四舍五入到一位小数，得5.6； -
floor(-1.7)是 "向下取整"，结果-2.0（别和 Python 的int()搞混，这个更严格）； -
ceil(0.6)则是 "向上取整"，返回1.0。
在 PyCharm 里改改参数跑一遍，这三个函数的区别立马就清楚了。
三、统计分析才是重头戏：这些函数能解决 80% 的数据分析问题
这部分是今天的重点，老师说 "学会这些，以后算成绩、做调查分析都用得上"。我结合课堂练习里的 "成绩表" 试了试，果然香：
np.mean()和np.median()必须放一起说 ------ 算平均分用mean，算中位数用median。比如三个同学的数学成绩[80, 65, 66]，mean是70.33，median是66，PyCharm 里输np.mean(成绩数组)一秒出结果，比 Excel 点鼠标快多了。
还有np.amax()和np.amin()，找最大值最小值用它们准没错。算成绩时，我用np.amax(成绩表, axis=1)直接找出每个同学的最高分（axis=1 是按行算），axis=0则能算出每科的最高分，简直是为表格数据量身定做的。
哦对了，np.ptp()这个函数有点冷门但实用 它能直接算出 "最大值减最小值"。比如np.ptp([10, 20, 30])返回20，相当于快速看一组数据的 "波动范围"，比自己写max()-min()省代码。
四、踩过的坑：这些细节在 PyCharm 里试了才知道
今天实操时踩了两个小坑，记下来给你们避坑：
1、用inplace=True要谨慎：之前学 Pandas 时习惯用inplace，但 NumPy 里很多函数不需要 ------ 比如np.sort()直接返回排序后的数组，不用纠结 "改不改原数组"，PyCharm 里打印一下就知道结果。
2、轴参数axis别搞反：算行还是列？记住axis=0是 "沿着列"（比如算每科平均分），axis=1是 "沿着行"（比如算每个同学的平均分）。我一开始搞反了，在 PyCharm 里把数组打印出来，对着结果一看就明白了。
五、学以致用：用今天学的函数解决课堂练习
最后老师留了道 "成绩计算" 题，正好用上今天的知识点：
给了三个同学的语文、数学、英语成绩（含考试和平时成绩），要求算 "最终成绩"（考试 60%+ 平时 40%），还要算每个人的平均分、每科最高分。
我用np.mean()算平均分，np.amax()找最高分，甚至用np.around()把结果四舍五入到小数点后两位 ------ 全程在 PyCharm 里调试，改一行代码跑一次，很快就出结果了。原来这些函数放一起用，能解决这么具体的问题，瞬间觉得今天的课没白听～
六、最后碎碎念：PyCharm 真的是学习利器
以前用记事本写代码，错了都不知道哪错。今天用 PyCharm，函数名敲一半就有提示，报错了直接标红，甚至会建议怎么改（比如我把np.char.add写成np.add，它直接提示 "是不是要调用字符串函数"）。新手学 NumPy，强烈建议用它，省不少时间。
今天的知识点就这些，不算全，但都是我觉得最实用的。明天打算再试试排序和搜索函数，有新发现再更～你们学 NumPy 时遇到过什么坑？评论区聊聊呀！