1、NumPy
NumPy是一个开源的Python科学计算基础库，包含：
•一个强大的N维数组对象ndarray
•广播功能函数
•整合C/C++/Fortran代码的工具
•线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础
2、Numpy的引用方式（常用的）
import numpy as np3、N维数组对象：ndarray
1）Python已有列表类型，为什么需要一个数组对象(类型)？
•数组对象可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据
•设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度
观察：科学计算中，一个维度所有数据的类型往往相同
•数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间
2）ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：
•实际的数据
•描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）
ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数组下标从0开始
3）ndarray对象的属性
4）ndarray的元素类型
ndarray为什么要支持这么多种元素类型？
对比：Python语法仅支持整数、浮点数和复数3种类型
•科学计算涉及数据较多，对存储和性能都有较高要求
•对元素类型精细定义，有助于NumPy合理使用存储空间并优化性能
•对元素类型精细定义，有助于程序员对程序规模有合理评估
5）ndarray数组的创建方法
（1）从Python中的列表、元组等类型创建ndarray数组
（2）使用NumPy中函数创建ndarray数组，如：arange, ones, zeros等
（3）使用NumPy中其他函数创建ndarray数组
6）ndarray数组的维度变换
7）NumPy一元函数
对ndarray中的数据执行元素级运算的函数
8）NumPy二元函数
总结: