NumPy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，它为Python提供了高效的多维数组对象（ndarray）以及用于处理数组的各种函数和工具。 使用NumPy，你可以进行各种数值计算和数据分析任务，包括： 多维数组操作：NumPy的核心是ndarray对象，它支持高效的多维数组运算。你可以使用NumPy进行数组的创建、索引、切片、重塑、合并以及广播等操作。 数值计算：NumPy提供了大量的数学函数，包括基本的数学运算、三角函数、指数和对数运算、线性代数运算、统计函数等。这些函数可以直接作用于数组，使得数值计算更加高效和方便。 数据处理：NumPy可以处理大规模的数据集，包括数据的读取、过滤、排序、去重、统计以及聚合等。你可以使用NumPy对数组进行逐元素操作，也可以使用矢量化操作对整个数组进行处理。 随机数生成：NumPy内置了强大的随机数生成函数，包括各种概率分布的随机数生成、随机排列、随机抽样等。这些函数对于模拟实验、蒙特卡洛方法和随机算法等场景非常有用。 动态内存管理：NumPy封装了底层的C/C++代码，通过使用动态内存管理和优化的算

机器学习 numpy pandas 基础

数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么？ 1.Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年，Numeric，Python语言数值计算扩充。 2.2001年，Scipy->Numarray，多维数组运算。 3.2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心：多维数组 1.代码简洁：减少Python代码中的循环。 2.底层实现：厚内核(C)+薄接口(Python)，保证性能。 代码：vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据：数组中元素 元数据：描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放，一方面提高了内存空间

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numpy-1.16.4+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional container of generic data. Arbitrary data-types can be defined. This allows NumPy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases. NumPy is licensed under the BSD license, enabling reuse with few restrictions.

Matplotlib 用户指南