Как новичку следует подойти к изучению NumPy, прежде чем использовать его с реальными наборами данных ⇐ Python

[Anonymous]

Я новичок в изучении NumPy и Data Science. Я понимаю базовые операции, такие как создание массивов, индексирование, нарезка и простые вычисления.
Однако, когда я пытаюсь следовать руководствам, в которых используется NumPy с наборами данных (например, в scikit-learn), я не понимаю, как структурированы и используются массивы.
Например, я вижу такой код:

Код: Выделить всё

from sklearn.datasets import load_iris

data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

print(X.shape)
print(X[0])

Я понимаю, что X — это массив NumPy, но меня смущает следующее:

• Как интерпретировать форму (строки или столбцы)
• Как работает индексирование в этом контексте
• Как это связано с основами NumPy, которые я изучил

Как правильно относиться к массивам NumPy при работе с такими реальными наборами данных?