为什么 NumPy 和 Pandas 是必不可少的：初学者在 AI/ML 中的领悟

Source: Dev.to

Introduction

在忙碌的考试学期结束后，我开始学习人工智能和机器学习（ML）。虽然在课程中对 NumPy 有基本的了解——主要是把数据转换为数组并进行简单操作——但在将其应用于 AI/ML 任务时，我很快发现了它更深层的能力。

Why NumPy Is Essential

NumPy 的功能远超 1‑D 或 2‑D 数组。它提供：

• 对大规模数据集的精确控制
• 高效的矩阵运算、广播、重塑和向量化
• 随机种子设置，以实现实验的可复现性
• 相比原生 Python 循环的显著速度优势，得益于优化的 C 实现

这些特性简化了诸如矩阵乘法和逐元素运算等复杂数学任务，使其像处理普通变量一样直接。

Why Pandas Is Essential

起初我以为 Pandas 只是另一个 NumPy 的包装器，但它实际上是处理结构化数据的强大工具：

• 轻松导入 CSV、Excel、JSON 和 SQL 数据源
• 使用 head()、tail()、iloc、loc 进行直观的数据选择
• 通过 describe() 快速获取统计摘要（均值、计数、标准差等）

Pandas 在数据清洗、预处理、缺失值处理、分组、聚合和转换方面表现出色——这些都是在建模前准备高质量数据的关键步骤。

Conclusion

NumPy 和 Pandas 并非可选的附加工具；它们是任何数据驱动工作流的基础。NumPy 负责繁重的数学计算，而 Pandas 则组织、清洗并为建模准备数据。掌握这些库大大简化了我进入 AI 和 ML 的过程，我也期待探索更高级的概念。