NumPy，是“Numerical Python”的简称，是Python编程语言中的一个核心数学库，专注于高效处理多维数组和矩阵数据。在数据分析领域，NumPy发挥着举足轻重的作用，它提供了丰富的功能和工具，可以执行复杂的数学运算、线性代数操作以及统计分析。NumPy的高性能数组处理能力，使得用户可以轻松地处理大规模数据集，无论是进行数值计算、数据转换还是数据清洗，NumPy都能提供强大的支持。其简洁而直观的API设计，使得数据分析和科学计算变得更为简单高效。在数据科学、机器学习、科学计算等领域，NumPy都是不可或缺的基础工具，助力研究人员和工程师们快速实现复杂的数据处理和分析任务。
本节课程仅作为学习NumPy的参考，并让你脱离基础性的NumPy使用，通过一些具体问题的形式学习NumPy的进阶使用方法。
Numpy是Python中科学计算的核心库。它提供了一个多维数组对象，以及用于高并发处理这些数组的向量化计算工具集。NumPy允许用户在Python环境中进行向量和矩阵计算，并且由于许多底层函数实际上是用C编写的，因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度。NumPy绝对是Python在科学计算领域成功的关键之一，如果你想要进入Python中的数据科学或机器学习，你就要必须学习它。Have a good day!
通过前面两周课程的学习，我们了解了现代科研体系中编程语言的必要作用，而Python等解释型语言由于其便捷易开发的优势又是其中的主力军之一。以及对Python语言的基础知识包括注释、对象类型（数字、字符串、布尔型等）、运算符（位运算符、赋值运算符、逻辑运算符）等。第三周课程我们将学习Python语言编写时的缩进规则、函数的用法、流程控制语句以及NumPy模块的初步使用。
本文以近期返修的Acta Materialia为例，整理归纳SCI学术期刊投稿时需要准备的材料规范与模板及注意事项，包括 Manuscript, Cover Letter, Suggested Reviewers, Graphical Abstract, Highlights, Declaration of Interests, Reply等，以供参考。
大二时拜访友人，从合肥乘火车哐当哐当摇晃去上海，感叹前路迷蒙自身渺小，途中随笔。如今面临学生向老师的身份骤变，不觉时光如梭，如梦如幻。
这些年路大部分都是自己一个人走的，车是一个人坐的，所以常常靠拿着一本书看，好把时间打发过去。去上海的路上，我在火车上看到两个孩子，正巧我在读这本$\lfloor$平凡的世界$\rceil$。这两个孩子一开始友好的互相讲故事，然后开始吹牛，最后小男孩和小女孩竟然吵起了架。
“在学校开课的时节，我便专心教书，等到学校放寒暑假，我才从事写作。” —— 老舍
第一次接触Hexo|NexT主题博客，是在某位多晶相变专家的个人主页。当时不仅为他的学识所折服，更惊叹于如此优雅的知识分享方式。那时就曾想，以后一定要搭建自己的博客，来记录自己的经历和成长，今日终如愿。