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本文详细介绍了numpy在科学计算中的应用，包括埃氏筛筛选质数，利用缓冲区协议与PIL图像库交互，使用数组接口与其他Python应用通信，与MATLAB/Octave数据交换，通过JPype传递numpy数组到Java，以及在谷歌云中部署numpy应用。文章通过实例展示了numpy的强大功能和灵活的跨平台数据操作。
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Numpy 埃氏筛筛选整数
埃氏筛筛选整数，埃拉托斯特尼筛法简称埃氏筛，是一个筛选质数的算法。该算法用迭代的方式识别出已经找到的质数的倍数，能高效地筛选小于一千万的质数。让我们试着去寻找第10 001个质数。
具体步骤
首先必须要做的事情，就是创建一个自然数列表。
- 创建一个连续的整数列表。
使用NumPy中的arange函数创建数组。
a = numpy.arange(i, i + LIM, 2)- 筛选出
p的倍数。
不清楚埃拉托斯特尼本人是否希望我们这样实现算法，但确实可以这样做。把数组中能被p整除的元素移除，代码如下。
a = a[a % p != 0]本章的完整代码如下:
import numpy
LIM = 10 ** 6
N
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