numpy是一個用于科學計算的Python庫。提供了一個強大的多維數組對象和處理這些數組的工具，可以方便地進行數值計算、數據操作、線性代數計算等等。numpy的ndarray對象可以存儲同類型的數據，比Python原生的列表對象更高效，還支持廣播操作。numpy還提供了很多用于數組操作的函數，包括數學函數、線性代數函數、隨機數生成函數等等。
本教程操作系統：Windows10系統、Dell G3電腦。
numpy是一個用于科學計算的Python庫。它提供了一個強大的多維數組對象和處理這些數組的工具。numpy的名字來源于“Numerical Python”的縮寫。
numpy的最重要的特點是它的ndarray（N-dimensional array）對象，它是一個多維數組，可以存儲同類型的數據。ndarray對象可以是一維的、二維的、三維的，甚至更高維度的數組。numpy的ndarray對象比Python原生的列表（list）對象更高效，因為它在內存中存儲的是連續的塊，可以非常快速地進行數值計算和數據操作。numpy的ndarray對象還支持廣播（broadcasting）操作，使得對數組的操作可以非常方便地進行。
除了ndarray對象，numpy還提供了很多用于數組操作的函數，包括數學函數、線性代數函數、隨機數生成函數等等。這些函數可以在數組上進行元素級別的操作，或者進行整個數組的計算。numpy還提供了一些簡單的數組操作方法，如排序、切片、索引等等。
numpy還提供了一些用于讀取和寫入數組數據的函數，如loadtxt()和savetxt()函數。這些函數可以方便地讀取和保存數組數據，使得numpy可以與其他科學計算庫和數據分析工具無縫地集成。
numpy的另一個重要特點是它的廣播功能。廣播是一種用于在不同形狀的數組之間進行數學運算的機制。當兩個數組進行運算時，numpy會自動調整數組的形狀，使得它們能夠進行元素級別的操作。這個功能在處理多維數組時非常有用，可以大大簡化代碼的編寫。
numpy還提供了一些用于線性代數計算的函數，如求解線性方程組、計算矩陣的特征值和特征向量等等。這些函數可以在科學計算和工程計算中發揮重要作用。
numpy是一個功能強大的用于科學計算的Python庫。它提供了一個高效的多維數組對象和處理這些數組的工具，可以方便地進行數值計算、數據操作、線性代數計算等等。numpy在科學計算、數據分析、機器學習等領域都得到了廣泛的應用。
