NumPy的核心是ndarray，一种高效处理多维数组和矩阵运算的对象，支持统一数据类型以提升性能；可通过np.array()、zeros、ones、arange、linspace等函数创建数组；关键属性包括shape、ndim、dtype和size；支持逐元素数学运算及广播机制，实现不同形状数组间的兼容操作。
NumPy是Python中用于科学计算的核心库，尤其擅长处理大规模的多维数组和矩阵运算。它提供的ndarray对象比Python原生列表更高效，且支持丰富的数学函数操作。
NumPy的核心是ndarray，即多维数组对象。与Python列表不同，ndarray中的所有元素必须是相同类型，这使得内存使用更紧凑，运算速度更快。
创建一个数组常用numpy.array()函数：
ndarray有几个重要属性帮助了解数组结构：
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除了从列表转换，NumPy提供多种便捷方式创建数组：
NumPy支持数组间直接进行数学运算，操作会逐元素执行：
当数组形状不同时，NumPy会尝试“广播”较小数组以匹配较大数组的形状，前提是满足广播规则。
基本上就这些核心概念。掌握ndarray的创建、属性查看和基本运算是使用NumPy的第一步，后续可进一步学习索引切片、数组合并与分割、线性代数等功能。
以上就是Python中NumPy的基本概念的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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