<strong>NumPy</strong>#是Python中科學計算的基礎套件。 它是一個Python庫，提供多維數組對象，各種派生對象（如掩碼數組和矩陣），以及用於數組快速操作的各種例程，包括數學，邏輯，形狀操作，排序，選擇，I / O離散傅立葉變換，基本線性代數，基本統計運算，隨機模擬等等。
NumPy套件的核心是ndarray物件。這封裝了同構資料類型的n維數組，許多操作在編譯程式碼中執行以提高效能。 NumPy數組和標準Python序列之間有幾個重要的區別：
1、NumPy數組在創建時具有固定大小，與Python列表（可以動態增長）不同。更改ndarray的大小將建立一個新數組並刪除原始數組。
2、NumPy數組中的元素都需要具有相同的資料類型，因此在記憶體中的大小相同。例外：可以有（Python，包括NumPy）物件的數組，從而允許不同大小的元素的數組。
3、NumPy數組有助於對大量資料進行高級數學和其他類型的操作。通常，與使用Python的內建序列相比，這些操作的執行效率更高，程式碼更少。
4、越來越多的基於Python的科學和數學軟體包正在使用NumPy數組; 雖然這些通常支援Python序列輸入，但它們在處理之前將這些輸入轉換為NumPy數組，並且它們通常輸出NumPy數組。換句話說，為了有效地使用當今大量（甚至大多數）基於Python的科學/數學軟體，只知道如何使用Python的內建序列類型是不夠的 - 還需要知道如何使用NumPy數組。
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