1.背景介绍
随着数据越来越多、处理速度越来越快、信息处理需求越来越高、人工智能和机器学习应用越来越广泛，计算科学技术已经成为各行各业都需要掌握的技能。熟练掌握Python编程语言能够让你更好地利用数据进行有效的分析，从而实现数据的处理、挖掘与决策等工作。本文将通过实例的方式带领读者了解Python在数据分析中的主要用途，并帮助读者了解如何在Python中进行科学计算与统计分析，从而解决实际问题。
2.核心概念与联系
2.1 基本的数据结构——数组array(ndarray)
数组是一个数值集合，其元素按顺序排列，一个数组通常具有相同类型的元素，这些元素可以是数字、字符串或者其他类型的值。一般情况下，数组由数组索引下标所标识，数组元素可以通过索引下标访问或修改。数组的每个元素都有一个唯一的索引号，称作下标（index）。数组元素是根据下标存储的，并且元素的个数也叫做数组的长度。Python提供了一个numpy模块来支持对数组的操作，它是一个开源的第三方库，用于科学计算和数据处理。ndarray类是NumPy的重要组成部分之一，它提供了对多维数组运算的支持。通过ndarray可以快速地对数组进行各种操作，比如数据过滤、聚合、排序、线性代数运算等。