NumPy ndarray：多维数组对象深度解析 – 告别循环，拥抱飞速！ 各位程序猿、攻城狮、代码艺术家们，大家好！欢迎来到今天的“NumPy ndarray：多维数组对象深度解析”讲座！我是你们的老朋友，一位在代码丛林中摸爬滚打多年的“老司机”。今天，咱们不讲晦涩难懂的理论，不搞高深莫测的公式，就用最通俗易懂的语言，带大家深入了解 NumPy 的核心灵魂——ndarray，让你的数据处理速度像火箭一样嗖嗖嗖！🚀 一、 故事的开始：循环的苦恼 话说，在很久很久以前（其实也没多久），我们处理大量数据的时候，最常用的方法就是…循环！for 循环、while 循环，一层套一层，仿佛永无止境。数据量小的时候，还能勉强应付，但一旦数据量大了，程序跑起来就像蜗牛爬，慢到让你怀疑人生。🐌 想象一下，你要计算一个包含 100 万个数字的列表中每个数字的平方。用 Python 原生的循环，代码可能是这样的： numbers = list(range(1000000)) squares = [] for number in numbers: squares.append(number ** …