官网：https://numpy.org/

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NumPy 是一个开源的 Python 科学计算库，它提供了一个强大的 N 维数组对象和大量的数学函数工具，是数据科学和机器学习领域中不可或缺的一部分。

主要特点包括：

1. 多维数组对象：提供了高性能的多维数组处理能力。

2. 数学函数：包含了广泛的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅里叶变换等工具。

3. 互操作性：支持多种硬件和计算平台，并能与分布式计算、GPU 和稀疏数组库兼容。

4. 性能：NumPy 的核心是由优化过的 C 代码构成，提供了编译代码的速度和 Python 的灵活性。

5. 易用性：NumPy 提供了高级语法，使得不同背景和经验水平的程序员都能高效使用。

NumPy 生态系统：

NumPy 构成了丰富的数据科学库生态系统的核心。它使得 Python 语言具有了类似于 C 和 Fortran 这样的语言的计算能力，同时还保持了 Python 的易学易用性。

数据科学工作流：

• 提取、转换、加载：Pandas、Intake、PyJanitor

• 探索性分析：Jupyter、Seaborn、Matplotlib、Altair

• 模型构建与评估：scikit-learn、statsmodels、PyMC3、spaCy

• 报告与仪表板：Dash、Panel、Voilà

机器学习库：

NumPy 也是许多强大的机器学习库的基础，如 scikit-learn 和 SciPy。随着机器学习的发展，越来越多的库建立在 NumPy 之上，例如 TensorFlow 和 PyTorch。

可视化库：

NumPy 加速处理大型数组的能力，使得研究人员能够可视化比原生 Python 所能处理的更大的数据集。Python 可视化领域包括 Matplotlib、Seaborn、Plotly、Altair、Bokeh、Holoviz、Vispy、Napari 和 PyVista 等。

用例研究：

NumPy 被广泛应用于量子计算、统计计算等多个领域。

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