01 数组创建一切从「造一个数组」开始：用 np.array() 把手里的 Python 列表变成数组，用 zeros/ones/full 生成指定形状的填充数组，用 arange 和 linspace 造等差序列，用 np.random 生成范围可控、结果可复现的随机数，最后用 reshape 把一维掰成多维、用 flatten 和 ravel 拍回一维。 0/3 未开始 ⌄ 1.1 核心知识点：np.array、zeros/ones、arange/linspace、随机数与 reshape 代码 35 分钟 未开始 1.2 编程练习：5 道动手题学会创建数组 题解 代码 40 分钟 未开始 1.3 常见问题：10 个数组创建必踩的坑 代码 30 分钟 未开始
02 索引与切片NumPy 有四种取数方式，返回的东西却不一样：基础索引给你一个元素，切片给你一段可以改到原数组的视图，Fancy Indexing 和布尔掩码给你一份安全的副本。这一节把切片三件套、多个条件组合筛选、np.where 找位置，以及视图与副本的经典陷阱一次讲透。 0/3 未开始 ⌄ 2.1 核心知识点：基础索引、切片、Fancy Indexing、布尔掩码与视图副本 代码 40 分钟 未开始 2.2 编程练习：5 道动手题学会索引与条件筛选 题解 代码 45 分钟 未开始 2.3 常见问题：10 个索引与取数必踩的坑 代码 30 分钟 未开始
03 广播机制形状不一样的数组为什么能直接相乘？因为 NumPy 会在运算前悄悄把它们「拉伸」成同一个形状。这一节讲透广播的三条匹配规则，用外和、按行缩放、两两差值、按列缩放和按列归一化这 5 个场景，把广播从「听说过」变成「会算」。 0/3 未开始 ⌄ 3.1 核心知识点：广播规则、外和、按行按列缩放与按列归一化 代码 40 分钟 未开始 3.2 编程练习：5 道动手题学会用广播做矩阵计算 题解 代码 45 分钟 未开始 3.3 常见问题：10 个广播机制必踩的坑 代码 30 分钟 未开始
04 向量化运算同样是计算，写成一行数组运算会比 for 循环快几十倍，因为循环被搬进了底层的 C 代码。这一节教你把脑子里的循环翻译成数组运算：归一化差值、用 arctan2 构造角度特征、聚合函数的 axis 用法、sort 与 argsort 的区别，以及基于向量范数的门控线性变换。 0/3 未开始 ⌄ 4.1 核心知识点：向量化、归一化差值、聚合统计、sort/argsort 与范数门控 代码 45 分钟 未开始 4.2 编程练习：5 道动手题学会向量化运算 题解 代码 45 分钟 未开始 4.3 常见问题：10 个向量化运算必踩的坑 代码 30 分钟 未开始
05 数组实用工具这一节没有新概念，全是真实数据清洗里天天要用的手艺：每行的最大值最小值在第几列、用分位数做缩尾处理压住极端值、用 digitize 把连续数值量化成分档标签、把一维序列切成一个个滑动窗口，再用 tile、diff、concatenate 拼接扩展和算差分，最后用 corrcoef 看两个指标之间有没有关系。 0/3 未开始 ⌄ 5.1 核心知识点：行极值、缩尾处理、数值量化分帧、tile/diff 与相关系数 代码 45 分钟 未开始 5.2 编程练习：5 道动手题学会数组实用工具 题解 代码 45 分钟 未开始 5.3 常见问题：10 个数组工具必踩的坑 代码 30 分钟 未开始