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　　NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基本包，增加了对大型、多维数组和矩阵的支持，以及在这些数组上操作的大量高级数学函数。NumPy 最初是由 Jim Hugunin 和其他几个开发人员创建的。2005年，Travis Oliphant 结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

　　它提供了一些很实用的功能

　　功能强大的n维数组对象复杂的（广播）功能集成C/C++和Fortran代码的工具有用的线性代数、傅里叶变换和随机数能力

　　github wps官网下载网址是什么地址： https://github.com/numpy/numpy

　　文档地址：https://numpy.org/doc/

　　API 文档地址：https://numpy.org/devdocs/reference/index.html#reference

　　安装：

　　NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 下标 0 为开始进行集合中元素的索引。

　　ndarray 和 python 中普通的数组(列表)的区别有

　　NumPy 数组在创建时具有固定的大小，这不像Python 列表，可以动态增长。更改 ndarray 的大小将创建一个新的数组并删除原始数组。NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中将具有相同的大小。例外情况：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数组集成了对大量数据的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，这样的操作执行效率更高，代码也更少。

　　越来越多的基于科学和数学的基于 python 的软件包正在使用 NumPy 数组；虽然这些输入通常支持 python 序列输入，但它们在处理之前将这些输入转换为 NumPy 数组，并且经常输出 NumPy 数组。换句话说，为了有效地使用当今许多（甚至是大多数）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——人们还需要知道如何使用 NumPy 数组。

　　下面会介绍一些常用函数

　　

　　array

　　创建 1 个数组

　　具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.array.html#numpy.array

　　zeros

　　创建1个数组，充满0

　　具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.zeros.html

　　ones

　　创建1个数组，充满1

　　具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ones.html

　　empty

　　创建没有初始化的数组，内容随机

　　具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.empty.html#numpy.empty
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　　arange

　　创建在给定间隔内返回均匀间隔的值数组，不包含结束值，指定间隔

　　具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.arange.html

　　linspace

　　创建在指定间隔内返回均匀间隔的数字数组，包含结束值，指定个数

　　具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.linspace.html

　　数组属性含义文档链接ndarray.ndim维度数量https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.ndim.htmlndarray.shape数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.shape.htmlndarray.size数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.size.htmlndarray.dtypendarray 对象的元素类型https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.dtype.htmlndarray.itemsizendarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.itemsize.htmlndarray.flagsndarray 对象的内存信息https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.flags.htmlndarray.realndarray元素的实部https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.real.htmlndarray.imagndarray 元素的虚部https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.imag.htmlndarray.data包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.data.htmlndarray.strides在遍历数组时在每个维度中步进的字节元组https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.strides.htmlndarray.T转置数组https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.ndarray.T.html

　　ndarray 支持索引和切片Slice 访问内部元素，下面会介绍一些简单用法，详细的具体文档可以见：https://numpy.org/devdocs/user/basics.indexing.html#basic-indexing

　　简单索引

　　

　　切片

　　基本切片语法是

　　其中i是起始索引，j是停止索引，k是步进（k != 0）。这将选择具有索引值 i，i+k，…，i+(m-1)*k的m个元素如果j > N(元素个数)，则为Nj也可以省略，默认为N结果不包含停止索引:k 可以省略，默认步进为1。如果 i 和 j 是负数，那么实际索引是指N+i, N+j。k如果是负数，那代表逆向

　　

　　复合索引和切片

　　

　　广播 这个术语描述了 NumPy 在算术操作过程中如何处理具有不同形状的数组。在一定的约束下，较小的数组在较大的数组上“广播”，从而使它们具有兼容的形状。广播提供了一种向量化数组操作的方法，以便循环发生在C中而不是Python中。它在不制作不必要的情况下复制数据，通常会导致有效的算法实现。然而，在某些情况下，广播是一个坏主意，因为它会导致内存使用不足，从而降低计算速度。

　　如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。当运算中的 2 个数组的形状不同时，numpy 将自动触发广播机制。

　　具体文档：https://numpy.org/devdocs/user/basics.broadcasting.html#broadcastingwps的的官网下载的网址在哪

　　

　　下面会介绍常用的数组操作函数，具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/routines.array-manipulation.html

　　数组复制

　　

　　数组形状修改

　　

　　数组维数扩充

　　

　　数组连接和分割

　　

　　数组元素添加与删除

　　

　　数组重复构造

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　　数组迭代 nditer() 函数, 文档：https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.nditer.html#numpy.nditer

　　下面会介绍常用的数组迭代，具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/arrays.nditer.html#arrays-nditer

　　简单数组迭代

　　

　　广播数组迭代

　　

　　具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/routines.math.html

　　

　　

　　

　　https://numpy.org/devdocs/reference/routines.sort.html

　　

　　https://numpy.org/devdocs/reference/routines.linalg.html

　　

　　具体文档：https://numpy.org/devdocs/reference/random/index.html

　　https://numpy.org/devdocs/reference/random/legacy.html

　　https://numpy.org/devdocs/reference/random/generated/numpy.random.rand.html

　　

　　

　　

　　https://numpy.org/devdocs/reference/routines.char.html

　　

　　

　　

　　https://numpy.org/devdocs/reference/routines.fft.html

　　

　　

　　

　　Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。

　　NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。

　　npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。

　　常用的 IO 函数有：

　　load() 和 save() 函数是读写文件数组数据的两个主要函数，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npy 的文件中。savez() 函数用于将多个数组写入文件，默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为 .npz 的文件中。loadtxt() 和 savetxt() 函数处理正常的文本文件(.txt 等)

　　具体 IO 函数相关文档可以见：

　　https://numpy.org/devdocs/user/basics.io.html

　　https://numpy.org/devdocs/reference/routines.io.html

　　https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html