尽管都是和数据处理相关，但 numpy 和 pandas 还是有侧重点的，pd 重心在于导入、清洗、整理，np 是为更后面的机器学习库准备 ndarray，最主要的就是矩阵运算。更后面的 scikit/tensorflow/pytorch 等都是使用的 np 的数据结构。个人使用顺序是 pd->np->matplt->scikit/tf 。

@shilianmlxg 也不一定吧，古代的学习模式可能与纸张 /染料 /颜料 /墨水的发明难度有关系，当时的可选项不多。

Mac 有个叫 Boop 的 App 很好用。

@ODESZA 水货国行还是不完全一样的，esim/callkit/flag 等等。

同问。

fgnb!

Native hardware acceleration is supported on Macs with M1 and Intel-based Macs through Apple’s ML Compute framework.
不仅仅支持 M1 啊，有时间了试试。

期待。本人使用手机多为文字和图片浏览，不看视频不玩游戏。mini 应该够用的。

@morisakitaku 哈哈，一模一样。程序坞放右边能有效增加竖直方向的浏览空间。

@yytsjq 感谢，好用！

哈哈，这个人也在我的屏蔽列表里。