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秋招刷题｜数据分析岗：Numpy30道核心考点解析

news 2025/9/9 7:31:13

前不久分享的pandas题库，很多同学反馈：“刷完之后面试更有底气了”。《Pandas 初学者面试题手册》https://blog.csdn.net/Rikki1013/article/details/150548297?spm=1001.2014.3001.5502但数据分析岗的面试考察，不会只停留在Pandas。一旦涉及底层计算效率、矩阵运算、科学计算等环节，面试官往往会把问题抛到NumPy上。

作为Python科学计算的基础库，NumPy不仅是Pandas的底层支撑，也是机器学习、数据挖掘乃至可视化库的“基石”。也正因如此，NumPy常常和Pandas一起，构成面试考察的“双重点”。

为了帮助大家补齐知识点，本期我们继续推荐数分岗秋招刷题系列的第二篇《Numpy初学者面试题手册》，由和鲸社区创作者 @大话数据分析分享。其中整理了30道典型面试题，覆盖从基础到进阶的核心知识，是一份能快速提升面试信心的高效资料。

开始刷题：https://www.heywhale.com/u/eaf3ae（复制至浏览器打开）

👍 推荐理由

覆盖面广：从数组创建、索引切片到矩阵运算、广播机制，应有尽有。
讲解到位：每道题不仅给出答案，还有详细代码示例与业务场景扩展。
实战导向：题目紧贴面试考点，很多就是面试官常问的经典题。

📒 项目介绍

项目分为三大模块，循序渐进，帮助你从基础到进阶全面掌握NumPy：

Part 1 - 基础与概念题（5题）

这里主要考察NumPy的核心概念。例如：

什么是NumPy，为什么它是数据科学的基石？
ndarray与Python列表有什么区别？
axis的含义：axis=0沿列操作，axis=1沿行操作。
广播机制如何让不同形状的数组高效运算？
通用函数（ufunc）的作用。

这些都是面试官最常用来“下马威”的问题。比如：为什么np.array([1,2,3]) *2得到[2,4,6]，而Python列表[1,2,3]*2却是[1,2,3,1,2,3]？能答清楚，说明你真的懂了NumPy的本质。

Part 2 - 数组创建与操作题（10题）

这一部分更贴近实际工作，主要考察数组操作的熟练度。

多种数组创建方式：np.array、np.arange、np.linspace、np.zeros、np.random。
reshape与resize的区别：一个返回新数组视图，一个原地修改。
花式索引、布尔索引的应用场景。
数组的视图（View）与副本（Copy）的区别。
水平/垂直堆叠数组，排序与矩阵乘法。
随机数生成与种子设置，保证实验可复现。

缺失值处理：np.isnan、np.nanmean等函数。

这些题目非常实用。比如在真实业务场景中，经常需要把多个报表拼接在一起，或者在建模前对数据标准化处理，熟悉这些操作能大大提升效率。

Part 3 - 进阶与应用题（15题）

最后一部分是进阶应用，考察你对NumPy高级功能的理解与运用：

线性代数模块：矩阵求逆、解线性方程组、特征值分解。
内存布局（C order vs F order）对性能的影响。
掩码数组（Masked Array），应对缺失或无效数据。
爱因斯坦求和约定np.einsum，一行代码完成复杂张量运算。
日期与时间处理，支持datetime64和timedelta64。
内存映射数组（memmap）：处理超大文件时，只读写必要部分，突破内存限制并支持高效共享。

这些内容是区分候选人水平的“加分题”。能答对，说明你不仅会用NumPy，还理解了它背后的机制。

🧾 一些刷题小建议

先掌握基础概念，再动手刷题：NumPy的很多知识点是相互关联的，理解ndarray、axis、广播机制后，再去做题会更顺畅。
重在动手：光看答案不够，一定要在Jupyter Notebook里敲一遍。
和Pandas结合学习：Pandas其实是建立在NumPy之上的，很多DataFrame的底层操作都是NumPy完成的。理解NumPy，有助于你更深入地掌握Pandas。
面试前快速过一遍：这份题库相当于一张 “NumPy速查表”，临考翻一翻，心里更有底。