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NumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这样的工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也能够用来表示矩阵（matrix））。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

一个用python实现的科学计算包。包含：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比較成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、有用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

NumPy（Numeric Python）提供了很多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理。以及精密的运算库。

专为进行严格的数字处理而产生。多为非常多大型金融公司使用。以及核心的科学计算组织如：LawrenceLivermore，NASA用其处理一些本来使用C++。Fortran或Matlab等所做的任务。

git clonehttps://bitbucket.org/pypy/numpy.git

cd numpy 

pypy setup.pyinstall

 

deep@myddb:~$pypy

Python 2.7.6 (32f35069a16d819b58c1b6efb17c44e3e53397b2, Jun 26 2014, 21:49:19)

[PyPy 2.3.1 with GCC 4.6.3] on linux2

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>>>> import numpy as np

>>>> 

 

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比python标准库更方便的是。numpy提供了一个N维数组类型ndarray，这是一个容器类型。存储了同样类型与大小的数据项。ndarray能够被切片，拥有整数索引，每一个数据项占有一样的内存空间，数组对象的维度数目由shape属性定义。这是一个元组，数据项的类型由dtype定义。

 

>>>> myx=np.array([[11,22,33],[44,55,66]])

>>>>myy=np.array([myx,myx])

>>>> myy

array([[[11, 22,33],

       [44, 55, 66]],

      [[11, 22, 33],

       [44, 55, 66]]])

>>>>myx[0]=[111,222,333]

>>>> myy

array([[[11, 22,33],

       [44, 55, 66]],

      [[11, 22, 33],

       [44, 55, 66]]])

>>>>myx.dtype

dtype('int32')

>>>>myy.dtype

dtype('int32')

>>>>myy.shape

(2, 2, 3)

>>>>myx.shape

(2, 3)

>>>> 

以上代码演示了基本使用。ndarray对象本身能够做为还有一个ndarray对象的数据项，会生成一个复制品，所以对内嵌对象的改动不会有副作用。