广播让 NumPy 的向量化运算更进一步，能够节省内存并提升计算效率。但在使用广播之前，您需要先判断在您的数学运算中是否「可以」进行广播！
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
来认识强大的 NumPy 数组！学习如何创建数组，并根据需要调整数组形状。最后，了解 NumPy 的多种数据类型，以及它们如何助力高速数组运算。
通过切片、筛选和排序纽约市树木普查数据，打磨您的 NumPy 数据整理技能。基于条件语句提取数据以创建新数组，并按任意维度添加或移除数据以满足您的需求。过程中，您将学习形状与维度的兼容原则，为超高速的数组数学运算做好准备。
利用 NumPy 快速的向量化运算，汇总美国酒类商店、餐馆和百货商店的销售数据。将 Python 函数向量化，以便在 NumPy 代码中使用。最后，利用广播机制在不同大小的数组之间执行数学运算。
当前练习
在最后一章中，NumPy 与艺术相遇：我们将使用 Monet 杰作的图像数据，探索如何用于扩增图像数据。您将使用翻转与转置功能快速改变这幅杰作。接着，您会将 Monet 的数组拆解、修改，并通过数组堆叠重建它，以查看结果。
