一：Numpy相干引见：
一个用python完成的科学盘算包含：
1、一个壮大的N维数组对象Array；
2、比较成熟的（播送）函数库；
3、用于整合C/C++和Fortran代码的东西包；
4、有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和希罕矩阵运算包scipy合营运用越发轻易。
二：NumPy包的中心是ndarray对象。这封装了同构数据范例的n维数组，很多操纵在编译代码中实行以进步机能。NumPy数组和规范Python序列之间有几个主要的区分：
•NumPy数组在建立时具有牢固大小，与Python列表（能够动态增进）差别。变动ndarray的大小将建立一个新数组并删除原始数组。
•NumPy数组中的元素都须要具有雷同的数据范例，因此在内存中的大小雷同。破例：能够有（Python，包含NumPy）对象的数组，从而许可差别大小的元素的数组。
•NumPy数组有助于对大批数据举行高等数学和其他范例的操纵。一般，与运用Python的内置序列比拟，这些操纵的实行效力更高，代码更少。
•越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在运用NumPy数组; 虽然这些一般支撑Python序列输入，但它们在处置惩罚之前将这些输入转换为NumPy数组，而且它们一般输出NumPy数组。换句话说，为了有效地运用现今大批（以至大多数）基于Python的科学/数学软件，只知道怎样运用Python的内置序列范例是不够的 - 还须要知道怎样运用NumPy数组。
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