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　　Numpy是Python中科学计算的基本包。它是一个Python库，提供了多维数组对象，各种派生对象，比如掩码数组和矩阵，以及各种快速操作数组的例程。

　　我们都知道Python是一种脚本语言。但是你知道numpy吗？实际上，它是Python的一个开源科学计算库。

　　NumPy是Python中科学计算的基本包。

　　它是一个Python库，提供了多维数组对象、各种派生对象(比如mask数组、matrix)以及各种数组快速运算的例程，包括数理逻辑、形状操纵、I/O离散傅立叶变换、随机模拟等等。

　　NumPy包的核心是ndarray对象。

　　这封装了同构数据类型的N维数组，并且许多操作都是在编译后的代码中执行的，以提高性能。

　　NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别：

　　1.NumPy数组在创建时是固定大小的，与Python list(可以动态增长)不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。

　　2.NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此它们在内存中具有相同的大小。例外：可以有(Python，包括NumPy)对象的数组，因此允许不同大小的元素数组。

　　3.NumPy数组有助于高等数学和对大量数据的其他类型的操作。通常，与使用Python的内置序列相比，这些操作的执行效率更高，代码更少。

　　4.越来越多基于Python的科学和数学软件包在使用NumPy array虽然这些通常支持Python序列输入，但是它们在处理之前将这些输入转换成NumPy数组，并且它们通常输出NumPy数组。换句话说，为了有效地使用当今大量基于Python的科学/数学软件，仅仅知道如何使用Python的内置序列类型是不够的，还需要知道如何使用NumPy数组。

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