基本数据类型和数组
NumPy 的核心数据结构是多维数组，称为 ndarray。ndarray 存储相同数据类型的值，并且可以具有任意数量的维度。NumPy 支持各种基本数据类型，包括整数、浮点数、布尔值和复数。
数组操作
NumPy 提供了一系列数组操作函数，可以高效地执行各种操作，包括：
算术运算（加法、减法、乘法、除法）比较运算（等于、不等于、大于、小于）逻辑运算（AND、OR、NOT）广播（将标量或低维数组推广到高维数组）
线性代数
NumPy 提供了强大的线性代数功能，包括：
矩阵乘法、求逆和行列式计算解线性方程组求解特征值和特征向量
统计运算
NumPy 提供了一组统计运算函数，用于计算统计值，例如：
均值、中位数、标准差累积和、最大值、最小值直方图和频率分布
随机数生成
NumPy 提供了各种随机数生成器，可生成遵循不同分布的随机数，例如：
均匀分布正态分布二项分布
文件输入/输出
NumPy 可以轻松地从文件和数据库中加载和保存数据。它支持广泛的文件格式，包括：
CSV（逗号分隔值）TXT（文本）HDF5（分层数据格式）
集成与其他库
NumPy 与其他流行的 python 库高度集成，包括：
Matplotlib：用于数据可视化pandas：用于数据处理和分析Scikit-learn：用于机器学习
应用
NumPy 在广泛的领域中都有应用，包括：
科学计算数据分析机器学习图像处理信号处理
优势
NumPy 凭借以下优势成为数据处理中的首选工具：
高性能，利用底层编译代码简洁的语法，易于使用广泛的函数集，涵盖各种操作与其他库的高度集成，提高了可扩展性
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