实战专项
NumPy 基础
掌握 NumPy 数组操作
- 创建和操作 ndarray
- 数组运算和广播
- 索引切片和聚合
NumPy 数组
示例代码（可运行）
Python 0%
创建数组
示例代码（可运行）
Python 0%
广播机制
示例代码（可运行）
Python 0%
预测输出
import numpy as np
print(np.array([1,2,3]).sum())找 Bug形状不同无法广播：(3,)和(2,)不兼容。
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5])
print(a + b)
填空题填写空白处的代码
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a.()) # 3.0
选择题
np.arange(0,6,2) 结果？
资深工程师加餐
底层原理 · 大厂视角 · 工程经验，点卡片展开
超时必须设置（连接/读取分开），重试要用指数退避并区分可重试错误，写操作要保证幂等，客户端侧限流，必要时熔断与降级，避免故障级联。密钥一律走环境变量或密钥管理、绝不写进代码和仓库。建议统一封装一个客户端：集中处理鉴权头、重试、日志与请求 id，出问题才能按 id 端到端排查。
挑战任务
NumPy挑战
简单+50 XP
用NumPy计算学生成绩的平均分和最高分。
NumPy挑战
Python 0%
2 个测试用例
课后作业
矩阵运算
中等+20 XP
用NumPy实现矩阵乘法。
矩阵运算
Python 0%
1 个测试用例