1. NumPy说明

NumPy（Numerical Python）是Python的一个开源数值计算扩展库。它提供了一个强大的N维数组对象ndarray，以及用于对这些数组进行操作的函数。NumPy的数组和数组操作是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域的基础。

NumPy的主要特点包括：

1. N维数组对象：NumPy的ndarray是一个多维数组对象，比Python内置的列表（list）提供了更高的性能和更多的功能。ndarray支持大量的数学函数运算，这些函数都是针对数组设计的，能够批量处理数据，大大提升了计算效率。

2. 广播功能：当进行数组操作时，如果两个数组的形状（shape）不匹配，NumPy会尝试自动“广播”较小的数组以匹配较大的数组的形状。这使得很多操作可以不需要显式地调整数组形状就能执行。

3. 高效的数学函数库：NumPy提供了大量的数学函数，这些函数可以直接作用于数组上，包括基本的算术运算、统计函数、线性代数、傅里叶变换等。

4. 与C/C++等语言的集成：NumPy数组在内存中是连续存储的，这使得NumPy可以与C/C++等语言编写的库（如Cython、C++扩展等）紧密集成，进一步提高计算性能。

5. 广泛的生态系统：NumPy是SciPy、Pandas、Matplotlib等Python科学计算库的基础，这些库共同构成了Python强大的科学计算生态系统。

由于NumPy的这些特性，它成为了Python数据分析、科学计算、机器学习等领域不可或缺的工具。无论是进行大规模数据集的预处理、特征工程，还是实现复杂的数学模型和算法，NumPy都提供了极大的便利和性能优势。

2. NumPy的安装：

前提：检查电脑是否安装了python

安装Anaconda：Anaconda是一个集成的开发环境，就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。

下载地址：建议在官网下载，如果官网不能下载也可以在火绒商店下载。注意：如果在别的地方下载有可能导致jupyter无法启动

下载完成后安装：以下这里要勾选一下，其余全部“下一步”

安装jupyter（python解释，能在浏览器运行，与pycharm类型，区别是jupyter是运行在浏览器上的）：后面跟着-i表示从清华大学网安装，官网会比较慢。

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

安装NumPy：

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

启动终端：cmd输入jupyter notebook

然后会弹出以下地址