Numpy是Python的一个用于数据分析的库，由Jim Hugunin开发并由Travis Oliphant改进。它包含多维数组对象和处理数组的例程。在数据分析中，Numpy提供高效的数据运算，并简化代码。本文介绍了Numpy的数组构造，如使用np.array创建一维和二维数组，以及运算符，包括基本的数学运算和比较运算。此外，还提到了一些常用的统计函数和随机数生成函数。
简介
numpy是Python的一个包，全称“numeric python”，是由一个多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。 也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。 这个开源项目有很多贡献者。（引用自另一博客numpy教程）
简单来说，numpy是在数据分析中常用的一个工具，用于实现数据的运算，让运算更高效、代码更简洁。
数组构造
首先导入模块
import numpy as np
使用np.array构造数组
a = np.array([1,2,3])
print(a)
#输出结果
[1,2,3] #肉眼上看起来就是一个列表
*Python中除了用列表构造数组外，还可以使用元组，注意两者的区别即可。
二维数组
二维数组实际上就是类似于一种嵌套。
arr1 = np
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