一、Numpy是什么

NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包，当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架。

二、为什么使用Numpy

• a)便捷：对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多。这是因为NumPy能够直接对数组和矩阵进行操作，可以省略很多循环语句，其众多的数学函数也会让编写代码的工作轻松许多。

• b)性能：NumPy中数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构（如嵌套的list容器）。其能够提升的性能是与数组中元素的数目成比例的。对于大型数组的运算，使用NumPy的确很有优势。对于TB级的大文件，NumPy使用内存映射文件来处理，以达到最优的数据读写性能。
• c)高效：NumPy的大部分代码都是用C语言写成的，这使得NumPy比纯Python代码高效得多。

           当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。

三、Numpy的安装

1. 官网安装。http://www.numpy.org/。
2. pip 安装。pip install numpy。
3. LFD安装，针对windows用户http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/。
4. Anaconda安装（推荐），Anaconda里面集成了很多关于python科学计算的第三方库，主要是安装方便。下载地址：https://www.anaconda.com/download/。

验证： print（ np.version.version）

四、numpy 基础

NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。NumPy的数组类被称作 ndarray（矩阵也叫数组） 。通常被称作数组。常用的ndarray对象属性有：ndarray.ndim(数组轴的个数,轴的个数被称作秩)，ndarray.shape(数组的维度。这是一个指示数组在每个维度上大小的整数元组。例如一个n行m列的矩阵，它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然是秩，即维度或者ndim属性)，ndarray.size（数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积），ndarray.dtype（一个用来描述数组中元素类型的对象，可以通过创造或指定dtype使用标准Python类型。另外NumPy提供它自己的数据类型）。

​​​​​​​Numpy的数据类型：

Numpy内置的特征码：

int8, int16, int32,int64 可以由字符串’i1’, ‘i2’,’i4’, ‘i8’代替，其余的以此类推。