NumPy數組在機器學習庫中被廣泛應用，主要是因為NumPy提供了高效的數組操作和運算功能，這對于處理大規模數據集是非常重要的。以下是NumPy數組在機器學習庫中的一些常見應用：
數據處理：NumPy數組可以方便地存儲和處理數據集。在機器學習中，數據通常以NumPy數組的形式輸入到模型中進行訓練和預測。
線性代數運算：NumPy提供了豐富的線性代數運算功能，例如矩陣乘法、矩陣分解等，這些運算在機器學習算法中經常被使用。
特征工程：在特征工程中，NumPy數組可以被用來進行特征選擇、轉換和提取等操作，以便提高模型的性能和準確度。
模型評估：在機器學習中，NumPy數組可以用來存儲模型的預測結果和真實標簽，以便進行模型評估和性能分析。
總之，NumPy數組在機器學習庫中扮演著重要的角色，為機器學習算法的實現和應用提供了基礎的數據結構和運算支持。因此，熟練掌握NumPy數組的使用對于從事機器學習工作的人員是非常重要的。
