Numpy（Numerical Python）是一个用于处理大型多维数组和矩阵的Python库，广泛应用于科学计算。以下是一些常见的Numpy实践：

1. 导入Numpy库：

   import numpy as np
   

2. 创建数组：
   ```python

   创建一个一维数组

   arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])

创建一个二维数组

arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

3. 访问和修改数组元素：
```python
# 访问数组元素
print(arr1[0])  # 输出：1
print(arr2[1, 2])  # 输出：6

# 修改数组元素
arr1[0] = 10
arr2[1, 2] = 20

1. 数组运算：
   ```python

   加法运算

   result = arr1 + arr2
   print(result) # 输出：[[11 14 17] [14 16 19]]

乘法运算

result = arr1 * arr2
print(result) # 输出：[[ 1 4 9] [ 4 10 18]]

5. 数组切片：
```python
# 一维数组切片
sliced_arr1 = arr1[1:3]
print(sliced_arr1)  # 输出：[2 3]

# 二维数组切片
sliced_arr2 = arr2[:2, 1:3]
print(sliced_arr2)  # 输出：[[2 3] [5 6]]

1. 数组转置和旋转：
   ```python

   转置

   transposed_arr2 = arr2.T
   print(transposed_arr2) # 输出：[[1 4] [2 5] [3 6]]

旋转90度

rotated_arr2 = np.rot90(arr2)
print(rotated_arr2) # 输出：[[6 5] [3 2] [1 4]]

7. 数组统计：
```python
# 求和
sum_arr1 = np.sum(arr1)
print(sum_arr1)  # 输出：10

# 平均值
mean_arr1 = np.mean(arr1)
print(mean_arr1)  # 输出：2.5

# 中位数
median_arr1 = np.median(arr1)
print(median_arr1)  # 输出：2.5

# 标准差
std_arr1 = np.std(arr1)
print(std_arr1)  # 输出：2.8867513459481287

1. 随机数生成：
   ```python

   生成一个1到10之间的随机数组

   random_arr = np.random.randint(1, 10, size=(3, 3))
   print(random_arr)

从均匀分布中抽取样本

samples = np.random.uniform(-1, 1, size=(3, 3))
print(samples)
```

这些只是Numpy的一些基本操作，实际上Numpy提供了许多其他功能，如线性代数、傅里叶变换等。你可以查阅Numpy官方文档以获取更多信息：https://numpy.org/doc/