NumPy是Python中科学盘算的基础包。它是一个Python库，供应多维数组对象，种种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组疾速操纵的种种例程，包含数学，逻辑，外形操纵，排序，挑选，I / O离散傅立叶变更，基础线性代数，基础统计运算，随机模仿等等。
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：
1、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。
2、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。
3、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。
4、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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