1.3.1　NumPy数组操作

NumPy的前身是由Jim Hugunin与其他协作者共同开发的Numeric，在2005年，Travis OliphantNumeric包中结合Numarray包的特色，并添加其他扩展开发了NumPy。

NumPy是Python用于科学计算的基础包，它提供了多维数组对象、各种派生对象（如矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟等。

下面我们从生成1～9的9个数字的一维数组开始介绍。

本例我们在NumPy中，通过np.array的方式创建一个数组，并赋给变量data，数值的顺序没有排序，而且6和9有重复值。示例代码如下：

     data = np.array([8,6,9,1,3,5,4,2,7,9,6,9])

NumPy一个重要的特点就是其N维数组对象，也就是ndarray，该对象是一个快速而灵活的通用同构数据多维容器，其中的所有元素必须是相同类型的。例如，我们这里重新定义数值data，将其修改为3 × 4的数组，示例代码和输出如下：

这里输出的数组元素都是整型数据。