NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。
基本介绍
- 外文名：numpy
- 含义：Python的一种开源的科学计算库
- 内容：提供和处理N维数组对象Array
- 用途：科学计算，数据分析
Numpy介绍
一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函式馆；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅立叶变换和随机数生成函式。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。
数据类型ndarray
NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray, which describes a collection of “items” of the same type.
NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。
ndarray到底跟原生python列表的区别：
从图中我们可以看出ndarray在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量运算元组元素时速度更快。
这是因为ndarray中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以ndarray在存储元素时记忆体可以连续，而python原生list就只能通过定址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。
numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy会自动做并行计算。
Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，效率远高于纯Python代码。
ndarray的属性：
生成数组的方法：
empty(shape[, dtype, order])
empty_like(a[, dtype, order, subok])
eye(N[, M, k, dtype, order])
identity(n[, dtype])
ones(shape[, dtype, order])
ones_like(a[, dtype, order, subok])
zeros(shape[, dtype, order])
zeros_like(a[, dtype, order, subok])
full(shape, fill_value[, dtype, order])
full_like(a, fill_value[, dtype, order, subok])
