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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个Python库，用于处理多维数组和矩阵，是数据分析和科学计算的重要工具之一。本节我们将深入探讨NumPy数组的基础知识和操作。
可以使用pip工具安装NumPy库，安装过程如图2-1所示。
图2-1 安装NumPy库的过程
NumPy库中最重要的数据结构是多维数组（ndarray），它是一系列同类型数据的集合，下标索引从0开始。ndarray中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
ndarray可以创建多维数组和多维数组对象，但是为了便于掌握，我们先介绍一维数组。
创建一维数组的示例代码如下。
示例代码运行后，输出结果如下。
代码解释如下。
代码第①行导入NumPy库。
代码第②行通过array函数创建ndarray对象，其中的参数可以是如下类型。（1）Python列表。
（2）Python元组。
提示 Jupyter Notebook是交互式的Python IDE工具，输出变量可以不使用print()函数，而且Jupyter Notebook非常适合直接输出NumPy的数组对象，输出上述示例代码中的“a”数组，如图2-2所示。
图2-2 在Jupyter Notebook中输出NumPy数组
NumPy数组与Python列表的主要区别是：数组只能存储相同的数据类型，而Python列表可以存储任何数据类型。
在创建数组时可以指定数组类型，示例代码如下。
示例代码运行后，输出结果如下。
代码解释如下。
代码第①行使用dtype参数指定数组类型。