1.1. NumPy 简介

Python 语言其实并不是为科学计算而设计的，到了 2000 年左右，Python 在科学计算领域变得越来越受欢迎，但缺乏一个高效的数组处理工具。Python 的列表（list）虽然灵活，但在处理大型数据集时性能不佳。

NumPy 并不是第一个 Python 科学计算库，它的前身有 Numeric、Numarray 等，并借鉴 Fortran、MATLAB、和 S 语言了优点。经过了一系列的演化发展，Travis Oliphant 在 2005 年创建了 NumPy 项目，并在 2006 年发布了 NumPy 1.0。NumPy 的目标是提供高性能的多维数组对象，以及用于数组操作的丰富函数和方法。

自从 NumPy 项目创建以来，它已经成为 Python 科学计算生态系统中的核心组件。许多其他科学计算和数据分析库，如 SciPy、pandas 和 Matplotlib，都构建在 NumPy 的基础之上。

为什么要使用 NumPy

NumPy 引入了 ndarray 这一核心数据结构，NumPy 的 ndarray 比 Python 的列表（list）更快速、更紧凑，数据占用内存少，使用更方便。

安装 NumPy

可以使用 conda 或者 pip 安装：

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple