numpy是一个用于科学计算的Python库。提供了一个强大的多维数组对象和处理这些数组的工具，可以方便地进行数值计算、数据操作、线性代数计算等等。numpy的ndarray对象可以存储同类型的数据，比Python原生的列表对象更高效，还支持广播操作。numpy还提供了很多用于数组操作的函数，包括数学函数、线性代数函数、随机数生成函数等等。

本教程操作系统：Windows10系统、Dell G3电脑。

numpy是一个用于科学计算的Python库。它提供了一个强大的多维数组对象和处理这些数组的工具。numpy的名字来源于“Numerical Python”的缩写。

numpy的最重要的特点是它的ndarray（N-dimensional array）对象，它是一个多维数组，可以存储同类型的数据。ndarray对象可以是一维的、二维的、三维的，甚至更高维度的数组。numpy的ndarray对象比Python原生的列表（list）对象更高效，因为它在内存中存储的是连续的块，可以非常快速地进行数值计算和数据操作。numpy的ndarray对象还支持广播（broadcasting）操作，使得对数组的操作可以非常方便地进行。

除了ndarray对象，numpy还提供了很多用于数组操作的函数，包括数学函数、线性代数函数、随机数生成函数等等。这些函数可以在数组上进行元素级别的操作，或者进行整个数组的计算。numpy还提供了一些简单的数组操作方法，如排序、切片、索引等等。

numpy还提供了一些用于读取和写入数组数据的函数，如loadtxt()和savetxt()函数。这些函数可以方便地读取和保存数组数据，使得numpy可以与其他科学计算库和数据分析工具无缝地集成。

numpy的另一个重要特点是它的广播功能。广播是一种用于在不同形状的数组之间进行数学运算的机制。当两个数组进行运算时，numpy会自动调整数组的形状，使得它们能够进行元素级别的操作。这个功能在处理多维数组时非常有用，可以大大简化代码的编写。

numpy还提供了一些用于线性代数计算的函数，如求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量等等。这些函数可以在科学计算和工程计算中发挥重要作用。

numpy是一个功能强大的用于科学计算的Python库。它提供了一个高效的多维数组对象和处理这些数组的工具，可以方便地进行数值计算、数据操作、线性代数计算等等。numpy在科学计算、数据分析、机器学习等领域都得到了广泛的应用。