写第一个数据处理脚本

把九讲串成一条流水线：真实的数据处理永远三步走——读进来 → 算一算 → 画出来。前面学的文件、NumPy、Matplotlib，正好各管一段。这一讲我们写人生第一个完整脚本。

任务设定：家里记了一周电费，存在 bill.txt 里，一天一行一个数字。脚本要：读出数据、算总花费和平均、画出每日用电曲线。

脚本长这样：

import numpy as np
data = np.loadtxt('bill.txt')
print('总计', data.sum(), '平均', data.mean())

np.loadtxt 直接把文本文件读成 NumPy 数组——文件和数组在一步里会师。再加上三行 plt.plot，图就出来了。

好脚本的标准：能重复运行（数据更新后重跑一次就出新结果）、出错有提示、关键数字都打印出来。以后处理任何数据——成绩、运动记录、实验测量——都是这个套路换个数据文件。

下一步往哪走：你已经集齐了读《动手学深度学习》的全部工具：变量和容器看懂数据结构、函数看懂模型搭建、NumPy 看懂预备知识章的 ndarray、Matplotlib 看懂训练曲线。翻开 d2l 的预备知识章，从 ndarray 开始——那里的代码你现在都认得了。

常见误区：脚本路径写错——文件要和脚本放同一目录，或写完整路径，否则报 FileNotFoundError。

练一练：真去记一周家里某项数据（电费、步数、睡眠都行），写成 txt，用这个脚本跑一遍，把图给家人看。