本文是NumPy的深入教程，详细介绍了如何创建、存取、操作多维数组，包括ndarray对象、ufunc运算以及矩阵运算。重点讲解了数组的创建、元素存取、多维数组的使用，特别是广播机制，还有ufunc函数的reduce、accumulate、outer等方法。此外，文章还提到了文件存取和矩阵运算，如矩阵乘法、线性代数运算。
标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。
此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。
NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
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2019
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