1.概述
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中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。
2.安装
最简单的安装方法，就是通过Python自带的pip工具进行安装，操作如下：
pipinstall numpy# 针对指定python3的情况pip3install numpy
3.测试Numpy安装情况
importnumpyasnp# 通过range方式生成ndarray数据a = np.arange(10)print(a)print(type(a))
运算结果：
[0123456789]<class'numpy.ndarray'>
说明： 通过 np.arange() 方式生成的数据 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] ,从外观上面看和python的内置数据类型列表(list)有些类似，但是在显示过程中，数据中间没有分割符号，另外数据类型是不一样的，是numpy生成的数据类型：ndarray。
4.测试Numpy对于ndarray的支持情况
在概述里面说到，Numpy支持ndarray这种数据类型，同时为ndarray这种数据格式提供了大量科学计算的辅助函数。下面还是通过一个例子来说明：
"""
三种不同的方式对列表元素进行开平方
"""importnumpyasnpimportmath# 第一种：遍历生成lt = [1,2,6]rs1 = []forvalinlt: rs1.append(math.sqrt(val))print(rs1)print('--'*20)# 第二种: 列表推导式rs2 = [math.sqrt(x)forxinlt]print(rs2)print('--'*20)# 第三种: 使用numpy实现rs3 = np.sqrt(np.array(lt))print(rs3)
运行结果：
[1.0,1.4142135623730951,2.449489742783178]----------------------------------------[1.0,1.4142135623730951,2.449489742783178]----------------------------------------[1.1.414213562.44948974]
说明： 第一种和第二种本质上是一样的，只是写法上面的差异。第三种方式，首先通过 np.array 函数将常规的列表(list)转变成ndarray格式，然后通过numpy内置函数 np.sqrt 直接对ndarray转换，而不是和前面两个元素需要手动实现单个元素开平方。另外一点需要注意的内容是：最后结果在数值精度上面吧是一些差异的，numpy部分计算计算和math里面存在差异。
注意：
ndarray是numpy自定义数据类型集合，在ndarray里面又可以分为具体不同的数据类型，后面的文章会具体说明。
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