pythonnumpy官⽅⽂档_[Numpy中⽂⽂档]介绍-pytorch中⽂⽹介绍
什么是NumPy？
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。
它是⼀个提供多了维数组对象，多种派⽣对象(如：掩码数组、矩阵)以及⽤于快速操作数组的函数及API，
它包括数学、逻辑、数组形状变换、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。
它封装了python原⽣的同数据类型的n维数组，为了保证其性能优良，其中有许多操作都是代码在本地进⾏编译后执⾏的。
NumPy数组 和 标准Python Array(数组) 之间有⼏个重要的区别：
NumPy数组在创建时具有固定的⼤⼩，与Python的原⽣数组对象(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来的数组。
python官方文档中文版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。 例外情况：Python的原⽣数组⾥包含了NumPy的对象的时候，这种情况下就允许不同⼤⼩元素的数组。
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，这些操作的执⾏效率更⾼，⽐使⽤Python原⽣数组的代码更少。
越来越多的基于Python的科学和数学软件包使⽤NumPy数组; 虽然这些⼯具通常都⽀持Python的原⽣数组作为参数，但它们在处理之前会还是会将输⼊的数组转换为NumPy的数组，⽽且也通常输出为NumPy数组。 换句话说，为了⾼效地使⽤当今科学/数学基于Python的⼯具(⼤部分的科学计算⼯具)，你只知道如何使⽤Python的原⽣数组类型是不够的 - 还需要知道如何使⽤NumPy数组。
安装NumPy
在⼤多数使⽤场景中，在您的系统上安装NumPy的最好⽅法是使⽤预先构建的软件包在您的操作系统上运⾏。
具体可以参考本⼿册的：NumPy⽤户指南->安装 。
⾼级⽤户想知道如何从源码构建⽅⾯的说明，可以参考本⼿册的： NumPy⽤户指南->从源码编译NumPy。

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