NumPy是一個功能強大的 Python 函式庫，提供對大型、多維數組和矩陣的支持，並包含一系列高級數學函數來操作這些數組。它是科學計算生態系統中的核心庫之一，被廣泛應用於從簡單數學運算到複雜數據分析的各種任務。

NumPy的主要特點是其ndarray（n維陣列）物件，它是一個快速且靈活的容器，用於在Python中處理大型數據集。不像Python的列表，NumPy陣列存儲在連續的記憶體位置，這使得它們能夠更高效地被訪問和操作。這使得NumPy在處理大量數據和執行需要速度和準確性的數學計算時非常有價值。

NumPy 提供了大量的數學功能，例如線性代數運算、統計函數和隨機數生成。這些功能經過優化以提高性能，可以高效地執行，使得 NumPy 成為從事數據科學、機器學習或科學研究的人員必備的工具。

NumPy已成為 Python 中許多其他數據科學庫的基礎，例如 pandas、SciPy 和 scikit-learn。其無縫整合這些庫的能力以及廣泛的社群支持，使 NumPy 成為開發人員和研究人員尋求高效地執行數據分析和數值計算的首選。

主要特點：

• N維陣列: 高效的多維陣列對象，用於處理大型數據集。
• 廣播：允許在不同形狀的陣列上進行算術運算而不需顯式循環。
• 通用函數 (ufuncs)：用於數學計算的陣列快速元素級運算。
• 索引與切片：在陣列中存取和操作資料的強大工具。
• 線性代數與數學函數：內建支持矩陣運算、線性代數和統計函數。
• 互操作性：與其他科學程式庫相容，並能與C、C++和Fortran程式碼介面。
• 隨機數生成：用於模擬和統計應用的隨機數生成工具。
• 高效記憶體使用：比Python列表更節省記憶體並且更快速，適合處理大型數據集。