NumPy 教程

NumPy(Numerical Python) 是一个 Python 扩展程序库，支持多维度数组，以及向量和矩阵运算，而且针对数组运算提供了大量的数学函数库。NumPy 很多底层函数使用 C 编写，所以运算速度非常快。

NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。

1. NumPy 用途

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：

一个强大的N维数组对象 ndarray
广播功能函数
整合 C/C++/Fortran 代码的工具
线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

学习本教程前你需要了解

在开学习 NumPy 教程之前，我们需要具备基本的 Python 基础，如果你对 Python还不了解，可以阅读我们的教程：

3. NumPy 应用

NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用，这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。

SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。

SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和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 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。

4. 相关链接

NumPy 官网 http://www.numpy.org/
NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy
SciPy 官网：https://www.scipy.org/
SciPy 源代码：https://github.com/scipy/scipy
Matplotlib 教程：Matplotlib 教程
Matplotlib 官网：https://matplotlib.org/
Matplotlib 源代码：https://github.com/matplotlib/matplotlib

下一章：NumPy 安装

Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块，我们可以根据需要自行安装。以下为 NumPy 模块的安装方法：1. 使用已有的发行版本：对于许多用户，尤其是在 Windows 上，最简单的方法是下载以下的 Python 发行版，它们包含了所有的关键包。

下一章：NumPy 安装