查看“NumPy”的源代码

NumPy是[[Python]]中科学计算的基本软件包。支持高阶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。

==简介==
===时间轴===

===安装===
====pip安装====
 pip install NumPy

====其他内置软件包====
如果使用的是[[Anaconda]]等计算科学软件包，已经安装好了NumPy库。

===导入NumPy===
在脚本顶部导入，一般的NumPy导入方式如下：
 import numpy as np

==基础知识==

=== 数据类型 ===

== ndarray ==
NumPy提供了N维数组类型（N-dimensional array）即ndarray，它是NumPy的核心。这是一个表示多维度、同类型并且固定大小的数组对象。所有ndarray对象都有如下性质：
* 数组的每个元素占用相同大小的内存块，并且所有块的解释执行方式都一样。
* 数组中每个元素

{{了解更多 
| [https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.html Numpy 手册：数组对象]
| [https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.html Numpy 手册：ndarray对象]
}}

===创建ndarray数组===

===ndarray数组属性===

===复制和视图===

===输入输出===

==索引==


==广播==


==通用函数==
通用函数（Universal functions），简称ufunc，是一种ndarrays以逐个元素的方式运行的函数，支持数组广播，类型转换和其他几个标准功能。也就是说，ufunc是函数的“向量化”包装器，该函数采用固定数量的特定输入并产生固定数量的特定输出。

{{了解更多|[https://numpy.org/doc/stable/reference/ufuncs.html Numpy 手册：通用函数]}}

===数学运算===

===三角函数===
===位运算函数===
===比较函数===



==资源==
===官网===
*Numpy 官网：https://numpy.org/
*Numpy 文档：https://numpy.org/doc/stable/
*Numpy 手册：https://numpy.org/doc/stable/reference/index.html
*Github 主页 ：https://github.com/numpy/numpy

===相关网站===
*[https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 菜鸟教程：Numpy ]
*[https://www.numpy.org.cn/ numpy.org.cn：Numpy ]

===书籍===
*《利用Python进行数据分析》 - 韦斯·麦金尼

==参考==
*[https://zh.wikipedia.org/wiki/NumPy 维基百科：NumPy]