关于 NumPy

NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基础包。它包含如下的内容：

一个强大的 N 维数组对象。
复杂的（广播）功能。
用于集成 C / C ++和 Fortran 代码的工具。
有用的线性代数，傅里叶变换和随机数功能。

除了明显的科学用途外，NumPy 还可以用作通用数据的高效多维容器。可以定义任意数据类型。这使 NumPy 能够无缝快速地与各种数据库集成。

NumPy 是在 BSD 许可下获得许可的，允许重用而不受限制。

开始学习

要安装 NumPy，我们强烈建议您使用科学的 Python发行版。有关详细信息，请参阅安装 SciPy 技术栈。

NumPy 可以使用许多高质量的在线教程、课程和书籍。为了快速了解 NumPy，我们提供了NumPy 教程。我们还推荐SciPy Lecture Notes，以更广泛地介绍科学 Python 生态系统。

有关 SciPy 堆栈（NumPy 提供基本数组数据结构）的更多信息，请参阅scipy.org。

文档

最新的 NumPy 文档可以在最新（开发）版本中找到。它包括用户指南、完整的参考文档和开发人员指南，以及元信息和“NumPy 增强建议”（其中包括 NumPy 发展规划和主要新功能的详细计划）。

自 2009 年以来，可以在 https://docs.scipy.org 找到所有 NumPy 版本（次要版本;错误修复版本不包含重大文档更改）的完整文档存档。

支持 NumPy

如果您发现 NumPy 对您的工作，研究或公司有用，请考虑捐赠与您的资源相称的项目。任何数量的帮助！所有捐款将严格用于资助 NumPy 开源软件，文档和社区的开发。

捐赠由 NumFOCUS 基金会管理，该基金会是该项目的法律和财政保障机构。NumFOCUS 是 501(c)3 非盈利基金会，因此，如果您受美国税法的约束，您的缴费可以免税。NumPy 的指导委员会将就如何最好地使用收到的任何资金做出合理的决策。NumPy 发展规划图记录了技术和基础设施优先事项。