Python是迄今为止最容易使用的编程语言之一。编写程序是直观的，阅读代码本身也是如此-几乎就像简单的英语！

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Python最大的优点之一是源源不断地提供功能强大的库。这些库中有许多至少部分是用C/C+编写的，速度更快，顶部则是Python包装器，便于使用！

Numpy就是这样一个Python库。

Numpy主要用于数组形式的数据操作和处理。它的高速，加上易于使用的功能，使它成为数据科学和机器学习实践者的宠儿。

这篇文章将是一篇代码教程-有史以来最简单的一篇-用于学习如何使用Numpy！

创建数组

Numpy提供了几种创建数字数组的方法。您可以通过numpy.array()函数，如果您有一些自定义数据，或者使用内置的Python函数来创建更标准的东西。

获取数组信息

一旦创建了数组，就可以检索有关它的一些基本信息。由于数组已经作为Numpy数组加载，所以可以直接使用数组的属性。

基本算法

每当您希望对数据执行任何类型的数学运算时，Numpy都将是一个很好的选择。Numpy几乎可以执行您通常在其他Python对象(列表、集合等)上应用的任何基本数学算法，但速度要快得多！

Numpy的许多数学函数都是用优化的C代码编写的，这比任何其他Python实现都要快得多。

阵列切片整形

切片是非常常见的Python操作，相对容易使用Python列表。但是当你试图对大型多维物体进行切片时，事情会变得很混乱。

Numpy通过为所有Numpy数组提供非常简单和直观的切片功能来节省这里的时间。

更有趣的技巧和技巧

一旦您掌握了Numpy的窍门，就可以开始探索它的一些更高级的功能了。这些将使您完全控制您的数组，使您可以轻松地处理它们。

我在下面只展示了几个。在Numpy写得漂亮的书里可以找到更多的东西参考页 .