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Numpy提供的主要功能具体如下：

l ndarray——一个具有向量算术运算和复杂广播能力的多维数组对象。

l 用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数。

l 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。

l 非常有用的线性代数，傅里叶变换和随机数操作。

l 用于集成C /C++和Fortran代码的工具。

除了明显的科学计算用途之外，Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器，定义任意的数据类型。

功能实现

1、创建数组

2、创建numpy数组

我们可以通过创建Python列表（list）的方式来创建Numpy矩阵，比如输入

nparray = np.array([i for i in range(10)])

可以看到返回的结果是

array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

3、获取Numpy属性

首先，我们通过Numpy中的一个方法arange(n)，生成0到n-1的数组。比如，我们输入

np.arange(15)

可以看到返回的结果是

array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

4、Numpy数组索引

Numpy支持类似list的定位操作，示例代码如下：

import numpy as np
matrix = np.array([[1,2,3],[20,30,40]])
print(matrix[0,1])

得到结果：

2

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