Python应用领域十分广泛，尤其是在数据分析和数学计算方面有着非常重要的作用，而Numpy库便是其中一个重要的工具。那么什么是numpy库?numpy库有哪些重要特点?本文为大家详细讲解一下。
Numpy库是一个专门用于科学计算和数值分析的Python插件。它提供了一种高效的多维数组对象，以及各种派生对象，用于数学函数的操作，并且能够高效地读写磁盘上的数据。
以下是Numpy库的重要特点：
1、快速的数组操作：numpy的核心是其数组对象，能够在Python中进行高效的操作。
2、丰富的科学计算库：Numpy是用于科学计算和数据分析的库，因此提供了大量高效的数学函数和算法，如线性代数、傅里叶变换、随机数生成等。
3、跨平台支持：numpy的代码可在多个操作系统和硬件上运行。
4、大规模数据集支持：numpy为大规模数据集处理提供了出色的支持。它可以处理多维度数据，支持数组的索引和切片，使得程序在处理大型跨越多个变量的数据集方面变得更加容易。
5、扩展库支持：numpy是一个支持丰富扩展库的库。许多其他的科学计算和数据分析工具都依赖于numpy库作为其基础。
在numpy库中，最重要的特点之一就是它的多维数组对象。这些对象被称为ndarray，是numpy库的核心数据结构。ndarray由两部分组成：由相同类型数据元素的N维数组与该数组相关的维度和形状。ndarray的维度和形状可以通过shape属性获得。ndarray类型的定义如下：
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,4,5]) #一维数组
print(arr)
#输出结果：
#[1 2 3 4 5]
可以看到，numpy数组的创建方式是通过Python列表的方式创建的。