数据清理是数据分析的第一步。在清理数据之前，需要确保数据是正确的和完整的。

1）处理缺失值

NumPy 可以用于识别、替换或删除数组中的缺失值（通常表示为 np.nan）。

示例代码：Python Numpy 数据分析实例-CJavaPy

2）过滤数据

使用条件语句过滤掉不符合特定条件的数据。

3）删除重复值

在数据中删除重复的元素。

示例代码：Python Numpy 数据分析实例-CJavaPy

4）标准化数据

将数据标准化到一个特定的范围内，例如0到1。

示例代码：Python Numpy 数据分析实例-CJavaPy

数据转换是将数据转换为更适合分析的格式。

函数

描述

astype()

将数据转换为另一种数据类型。

reshape()

重塑数据的形状。

append()

添加数据到现有数组。

concatenate()

将多个数组连接到一起。

 示例代码：Python Numpy 数据分析实例-CJavaPy

数据聚合是计算数据的总计、平均值、标准差等。

参考文档：Python NumPy 数据分析常用数学运算

数据可视化是将数据以图表或图形的形式表示。可视化可以帮助我们更好地理解数据。

参考文档：Python NumPy 数据可视化

使用 NumPy 进行数据分析时，可以涉及各种不同的应用场景。

1）统计分析

2）信号处理

3）图像处理