NumPy的基础用法

本文作者分享了其在使用numpy进行数据处理的体验，特别是在编写遗传算法时，发现numpy在进行轮盘对赌选取基因的过程中很方便。文章归纳了numpy的一些基本且常用的功能。

生成数列

作者指出numpy可以方便地生成有规律的数列，这对后续的运算很有帮助。

生成矩阵

文章提到，numpy可以用来生成矩阵，相似于pandas的DataFrame，可以先构建框架，再通过循环迭代更新数据。

筛选数据

文章提及如何使用numpy进行数据筛选，但未详细描述其具体方法。

矩阵拼接

作者表示，数据拼接是一个常见需求，numpy在这方面提供了便利。

矩阵的乘法

文章说明了numpy如何通过矩阵乘法快速实现乘法求和的操作。

其他常见的用法

numpy还可以快速实现提取数据中的最大值、最小值索引、对数据求和、求平均值等操作。

最后，作者提供了一个额外的提示，说明如何在jupyter notebook中显示代码的运行时间，这需要安装一个名为nbextensions的插件，具体安装方式也在文中有所描述。