NumPy系統是Python的一種開源的數值計算擴展，這種工具可用於儲存和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多（該結構也可以用來表示矩陣（matrix））。
一：Numpy相關介紹：
一個用python實作的科學計算包括：
1、一個強大的N維數組物件Array；
2、比較成熟的（廣播）函數庫；
3、用於整合C/C 和Fortran程式碼的工具包；
4、實用的線性代數、傅立葉變換與隨機數產生函數。 numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更方便。
二：NumPy套件的核心是ndarray物件。這封裝了同構資料類型的n維數組，許多操作在編譯程式碼中執行以提高效能。 NumPy數組和標準Python序列之間有幾個重要的區別：
•NumPy數組在創建時具有固定大小，與Python列表（可以動態增長）不同。更改ndarray的大小將建立一個新數組並刪除原始數組。
•NumPy數組中的元素都需要具有相同的資料類型，因此在記憶體中的大小相同。例外：可以有（Python，包括NumPy）物件的數組，從而允許不同大小的元素的數組。
•NumPy數組有助於對大量資料進行高級數學和其他類型的操作。通常，與使用Python的內建序列相比，這些操作的執行效率更高，程式碼更少。
•越來越多的基於Python的科學和數學軟體包正在使用NumPy數組; 雖然這些通常支援Python序列輸入，但它們在處理之前將這些輸入轉換為NumPy數組，並且它們通常輸出NumPy數組。換句話說，為了有效地使用當今大量（甚至大多數）基於Python的科學/數學軟體，只知道如何使用Python的內建序列類型是不夠的 - 還需要知道如何使用NumPy數組。
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