## NumPy的应用

Numpy是一个开源的Python科学计算库，**用于快速处理任意维度的数组**。Numpy**支持常见的数组和矩阵操作**，对于同样的数值计算任务，使用NumPy比直接使用Python不仅代码要简洁的多，而且NumPy在性能上远远优于原生Python，基本是1到2个数量级的差距，数据量越大，NumPy的优势就越明显。

Numpy最为核心的数据类型是`ndarray`，使用`ndarray`可以处理一维、二维和多维数组，该对象相当于是一个快速而灵活的大数据容器。NumPy底层代码使用C语言编写，解决了GIL的限制，`ndarray`在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量操作数组元素时速度很快，远远优于Python中的`list`；另一方面`ndarray`对象提供了更多的方法来处理数据，尤其是和统计相关的方法，这些方法也是原生的`list`没有的。

### 创建数组对象

1. 一维数组
2. 二维数组
3. 多维数组

### 数组对象基本属性



### 数组对象常用方法



### 数组的运算

1. 标量运算
2. 矢量运算

### 数组的其他操作



### 矩阵运算