Библиотека NumPy (Numerical Python) предоставляет множество функций для работы с массивами и матрицами в Python. Некоторые из основных команд в библиотеке NumPy, которые могут быть полезны аналитику данных:

1. Создание массивов и матриц:

• np.array(): создание одномерного массива.
• np.zeros(): создание массива, заполненного нулями.
• np.ones(): создание массива, заполненного единицами.
• np.random.rand(): создание массива со случайными значениями.
• np.arange(): создание одномерного массива последовательных чисел.

2. Изменение размерности массивов:

• np.reshape(): изменение размерности массива.
• np.transpose(): транспонирование матрицы.

3. Математические операции:

• np.add(): сложение двух массивов.
• np.subtract(): вычитание двух массивов.
• np.multiply(): умножение двух массивов.
• np.divide(): деление двух массивов.
• np.dot(): умножение двух матриц.

4. Статистические функции:

• np.mean(): вычисление среднего значения.
• np.std(): вычисление стандартного отклонения.
• np.var(): вычисление дисперсии.
• np.min(): вычисление минимального значения.
• np.max(): вычисление максимального значения.

5. Логические операции:

• np.logical_and(): логическое И для двух массивов.
• np.logical_or(): логическое ИЛИ для двух массивов.
• np.logical_not(): логическое НЕ для массива.

6. Индексация и срезы:

• array[index]: доступ к элементу массива по индексу.
• array[start:end]: срез массива от индекса start до индекса end.
• array[start:end:step]: срез массива с шагом step.

7. Прочие функции:

• np.where(): условное присваивание значений в массив.
• np.unique(): получение уникальных значений в массиве.
• np.sort(): сортировка массива.

Это лишь небольшой список основных команд в библиотеке NumPy, которые могут быть полезны аналитику данных. Однако, NumPy предоставляет множество других функций, которые могут быть использованы в различных задачах анализа данных.