NumPy

翻译自：https://www.scipy.org/docs.html

什么是NumPy？

NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个提供多维数组对象，多种派生对象（例如被屏蔽的数组和矩阵），以及用于数组快速操作的例程，包括数学，逻辑，形状操作，排序，选择，I / O ，离散傅里叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随机模拟等等。

NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了齐数据类型的n维数组，其中许多操作是在编译代码中执行的，以实现性能。NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别：

• 与Python列表（可以动态增长）不同，NumPy数组在创建时具有固定的大小。

  更改ndarray的大小将创建一个新的阵列并删除原始文件。

• NumPy数组中的元素都要求具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。

  例外：可以有（Python，包括NumPy）对象的数组，从而允许不同大小的元素的数组。

• NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。

  通常，这样的操作比使用Python内置序列可能的执行效率更高，代码更少。

• 越来越多的基于Python的科学和数学软件包使用NumPy数组;

  虽然它们通常支持Python序列输入，但在处理之前，它们会将这种输入转换为NumPy数组，并经常输出NumPy数组。

  换句话说，为了高效地使用当今科学/数学基于Python的软件（甚至大部分），只知道如何使用Python的内置序列类型是不够的 - 还需要知道如何使用NumPy数组。

操作是通过预编译的C代码快速执行，所以它比python内置的快。