Какой опыт работы с NumPy

Работал с NumPy в различных проектах, в основном для обработки данных, научных вычислений и машинного обучения. Уверенно использую основные возможности:

• Массивы и операции: создание, индексация, slicing, broadcasting
• Математические функции: линейная алгебра (dot, inv), статистика (mean, std), тригонометрия
• Оптимизация производительности: векторизация операций вместо циклов

Пример:

import numpy as np

# Создание массива и операции
arr = np.array([1, 2, 3])
squared = arr ** 2  # [1, 4, 9]

# Матричные операции
matrix = np.random.rand(3, 3)
inverse = np.linalg.inv(matrix)

# Broadcasting
result = arr + 10  # [11, 12, 13]

Также работал с np.nan, масками, сортировкой и конкатенацией массивов. NumPy — основа для pandas и многих ML-библиотек, поэтому опыт с ним критически важен.