Python中为什么很多人喜欢用 import numpy as np 来导入numpy模块？
在网上看到很多示例都这样写，不确定是否以偏概全。
Python中为什么很多人喜欢用 import numpy as np 来导入numpy模块？
用 import numpy as np 是Python科学计算社区的约定俗成，主要有两个原因：
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简洁性：
numpy的函数和方法名通常较长（如numpy.array,numpy.linalg.norm）。使用np作为别名后，代码会变得非常简洁（np.array,np.linalg.norm），大大减少了打字量，提高了代码的可读性。 -
社区惯例与一致性：这几乎是全球数据科学和机器学习领域的标准写法。遵循这个惯例能让你的代码立刻被同行理解，也方便你阅读别人的代码和教程。它形成了一种“共同语言”，减少了不必要的认知负担。
所以，这不仅仅是为了少打几个字，更是为了融入社区，写出专业且易于交流的代码。
总结：为了代码简洁和遵循社区惯例。
这个是简写形势，一般习惯了 np=numpy，就像 int=integer，n=number，s=string 一样，这样即使是给同位转接项目的话，他也能理解，便于团队合作。总不能 s=5，n='string’这样吧，总感觉怪怪的。不过前面的都是废话，真正的原因是：“潜规则”（我爱怎么写管你屁事^_^）
真心讨厌你们缩写狂魔！
看别人的代码，一溜儿 i，s 这种超简短变量名，我找这个变量的定义在哪里都找不到！
因为 i 是常用字母！高亮关键词把一堆带 i 的都高亮了，看得眼花缭乱！对新手极不友好。
现在都有提示词了，敲过一次的变量名会有提示，回车一下就上屏了。能多敲几个字母？
我取名都是按照用处取的，写详细些，下面引用了，一看名字就知道这是干啥的。
编代码已经很累了，放过彼此的脑子吧。
+1，最烦缩写
看逻辑猜变量作用，写直接点不好么，多打几个字符可以少浪费多少时间？到时候别人看不懂你给人解释给人回 comment 又要浪费多少时间，这个账不会算么，时间成本都是这么花出去的
