目录
一. 前言
二. 学习 NumPy 前你需要了解
三. NumPy 应用
四. 相关链接
一. 前言
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：
- 一个强大的N维数组对象 ndarray
- 广播功能函数
- 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
- 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
二. 学习 NumPy 前你需要了解
在开学习 NumPy 教程之前，我们需要具备基本的 Python 基础，如果你对 Python还不了解，可以阅读我们的教程：
- Python 2.x 版本
- Python 3.x 版本
三. NumPy 应用
NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。
SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。
四. 相关链接
- NumPy 官网 http://www.numpy.org/
- NumPy 源代码：GitHub - numpy/numpy: The fundamental package for scientific computing with Python.
- SciPy 官网：SciPy -
- SciPy 源代码：GitHub - scipy/scipy: SciPy library main repository
- Matplotlib 教程：Matplotlib 教程
- Matplotlib 官网：https://matplotlib.org/
- Matplotlib 源代码：GitHub - matplotlib/matplotlib: matplotlib: plotting with Python
