第1章
数值计算模块NumPy

Python语言是所谓的“胶水语言”，除了自身的语言系统和规则外，结合了大量应用于不同领域、实现不同功能的扩展程序库（又称扩展模块或软件包）。这也是Python语言获得更多应用的关键。

NumPy是Python语言的一个扩展模块，它支持多维数组与矩阵运算，为数组运算提供大量的数学函数库。

NumPy是一个在Python中进行科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数据上执行数值计算。

在NumPy中，最重要的对象是称为ndarray的 N 维数组类型，它是描述相同类型元素的集合，是存储单一数据类型的多维数组。NumPy的大多数功能以ndarray为核心展开。ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块，这是NumPy运行速度快的基础。

NumPy是一个运行速度非常快的数学库，NumPy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计，所以对数组的存储效率和输入/输出性能远优于Python中的嵌套列表。数组越大，NumPy的优势就越明显。NumPy通常应用于以下场景。

（1）执行各种数学任务，例如数值积分、微分、内插、外推等。

（2）将计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy提供了一些优秀的库函数来快速处理图像，例如镜像图像、按特定角度旋转图像等。

（3）在编写机器学习算法时，需要对矩阵进行各种数值计算，例如矩阵乘法、求逆、换位、加法等。NumPy数组可用于存储训练数据和机器学习模型的参数。

尽管Python本身有列表等类似数组功能的序列数据类型，但对于相同的运算，使用列表的执行速度不能与使用NumPy数组ndarray相比。当数据量较大时，二者会有很明显的区别，列表处理的速度会很慢。