总结
NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种例程，包括数学，逻辑，形状操作，排序，选择，I / O离散傅立叶变换，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。这封装了同构数据类型的n维数组，许多操作在编译代码中执行以提高性能。NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别：
1、NumPy数组在创建时具有固定大小，与Python列表（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。
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3、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，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、越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组; 虽然这些通常支持Python序列输入，但它们在处理之前将这些输入转换为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（甚至大多数）基于Python的科学/数学软件，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。
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