Mojo Academy · 课时

在 Mojo 中使用 NumPy

调用 NumPy 数组和函数

在 Mojo 中使用 NumPy 是 CoddyKit 上的免费 Mojo Academy 课时。这是第 1 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 Mojo Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Mojo Academy 课程共包含 4 节课。

本课时的部分内容尚未翻译，以英文显示。

NumPy, From Mojo

NumPy powers most Python number-crunching, and Mojo lets you call it directly, so you keep that ecosystem while writing fast code. 🔢

Import It First

Bring NumPy in the same way you import any Python module: call Python.import_module with the name "numpy".

var np = Python.import_module("numpy")

Make an Array

With the handle in hand, call NumPy functions through dot access. Here you build an array from a Python list of numbers.

var a = np.array([1, 2, 3])

Use Array Functions

Every NumPy creator works: np.zeros and np.ones build filled arrays, perfect for setting up buffers before computation.

var z = np.zeros(5)

Math on Arrays

Call NumPy math functions just like in Python. np.sum adds every element of an array and hands back the total.

var total = np.sum(a)

Whole-Array Ops

NumPy shines at vectorized math: one call like np.sqrt works on the entire array at once, no manual loop needed.

var roots = np.sqrt(a)

Reading Shape

Access an array's attributes through dot syntax. The shape attribute tells you the dimensions of your array.

var dims = a.shape

It May Raise

Calls across the bridge can fail, so NumPy work belongs in a function marked raises to handle any error cleanly.

fn run() raises:
    var np = Python.import_module("numpy")

Same API You Know

The NumPy API is identical to Python's: if you know np.linspace or np.dot, you already know how to call them from Mojo.

var grid = np.linspace(0, 1, 10)

Build, Then Use

A common pattern is to create an array, then reshape it. np.reshape reorganizes the same data into new dimensions for you.

var m = np.reshape(a, (3, 1))

Best of Both

You get NumPy's mature, battle-tested routines while orchestrating them from Mojo, blending convenience with Mojo's performance mindset. ⚡

Quick Check

Recall how you start using NumPy inside a Mojo program.

Recap

You imported NumPy with Python.import_module, then built arrays and ran vectorized math using the very same API you know from Python. 🎯

常见问题解答

「在 Mojo 中使用 NumPy」课时是免费的吗？

是的 — 「在 Mojo 中使用 NumPy」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Mojo Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Mojo Academy 课程共包含 4 节课。

「在 Mojo 中使用 NumPy」这节课中我会学到什么？

调用 NumPy 数组和函数你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Mojo Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Mojo Academy 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Mojo Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 1 节课，共 4 节。

「在 Mojo 中使用 NumPy」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Mojo Academy 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Mojo Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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