NumPy（Numerical Python）是一个开源的 Python 科学计算库，用于进行大规模数值和矩阵运算。它包含了 Python 数据结构，如 ndarray（一个多维数组对象），以及大量的操作这些数组的函数。NumPy 是许多高级科学计算库和框架的基础，如 SciPy、Pandas 和 Matplotlib。
主要特点：
多维数组对象 (
ndarray)：NumPy 的核心是其 N 维数组对象。这个数组与 Python 内置的列表非常相似，但提供了更高效的内存使用和更快的数组操作。派生对象类型：NumPy 提供了一些数组类型的派生，例如
matrix。数组操作：NumPy 提供了大量的函数，用于在数组上进行数学和逻辑运算，包括统计运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成等。
线性代数：NumPy 提供了对基本线性代数运算的支持，包括矩阵乘法、行列式计算、逆矩阵计算等。
高级数学函数：NumPy 集成了对许多高级数学函数的支持，如 Bessel 函数、椭圆积分等。
工具：NumPy 还提供了一些工具，用于优化数组操作，如数组切片、索引、迭代等。
C/C++ 接口：NumPy 提供了接口，允许用户将 Python 代码与 C 或 C++ 代码结合起来，从而提高性能。
安装 NumPy：
通常，NumPy 可以通过 Python 的包管理器 pip 来安装：
pip install numpy
示例代码：
import numpy as np
# 创建一个随机数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 数组的加法
arr2 = arr + 5
# 数组的乘法
arr3 = arr * arr
# 数组的切片
sub_arr = arr[1:4]
# 计算数组的统计数据
mean_val = np.mean(arr)
std_dev = np.std(arr)
print(arr2)
print(arr3)
print(sub_arr)
print(mean_val)
print(std_dev)
