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　　NumPy教程

　　NumPy(数值Python)是Python语言的扩展库，支持大量的维数组和矩阵运算，同时也提供了大量的数组运算的数学函数库。

　　NumPy的前身Numeric最初是由Jim Hugunin和其他合作者开发的。2005年，Travis Oliphant通过结合另一个相同性质的库Numarray的特性并添加其他扩展开发了NumPy。NumPy是开源的，由许多合作者维护和开发。

　　NumPy是一个非常快速的数学库，主要用于数组计算，包含：

　　一个强大的n维数组对象ndarray

　　广播功能

　　集成C/C /Fortran代码的工具

　　线性代数，傅立叶变换，随机数生成等功能。

　　在学习本教程之前，您需要知道

　　在开始NumPy教程之前，我们需要有基本的Python基础。如果你还不了解Python，可以看看我们的教程：

　　数字应用

　　NumPy通常与SciPy(科学Python)和Matplotlib(绘图库)一起使用。这种组合被广泛用于取代MatLab，它是一个强大的科学计算环境，帮助我们通过Python学习数据科学或机器学习。

　　SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。

　　SciPy包含最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅立叶变换、信号处理与图像处理、常微分方程求解等模块以及其他科学与工程中常用的计算。

　　Matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包NumPy的可视化接口。它通过使用通用图形用户界面工具包，如Tkinter、wxPython、Qt或GTK，为应用程序嵌入式绘图提供应用程序接口(API)。