NumPy是Python编程语言中的一个核心库，专用于处理大型多维数组和矩阵。在Python3.5中，NumPy提供了高效的数据结构和强大的数学运算功能，尤其在科学计算领域有着广泛的应用。以下是对NumPy模块及其核心组件的详细解释。
1. **简介**
NumPy的全称是Numerical Python，它引入了一个名为`ndarray`的新的数据类型，能够以高性能存储和操作同质化的数据。与Python内置的列表相比，`ndarray`在处理大量数据时速度更快，内存效率更高。
2. **多维数组 - `ndarray`**
- **创建**：你可以通过传递一个列表或元组到`numpy.array()`来创建`ndarray`。例如，`n1 = np.array([1,2,3,4])`创建了一维数组，而`n2`和`n3`则分别创建了二维和三维数组。
- **属性**：
- `ndim`：表示数组的维度数，如`n1.ndim`。
- `dtype`：表示数组元素的数据类型，如`n1.dtype`。
- `shape`：返回数组的尺寸，如`n1.shape`，它是一个表示各维度大小的元组。
- `size`：表示数组中元素的总数，即`shape`中所有数值的乘积，如`n1.size`。
3. **通过函数创建数组**
- `numpy.zeros()`：创建指定形状且所有元素都是0的数组。
- `numpy.ones()`：创建指定形状且所有元素都是1的数组。
- `numpy.empty()`：创建指定形状但元素值未初始化的数组。
- `numpy.arange()`：创建一个按步长递增的数组，类似Python的`range()`，但返回的是数组。
- `numpy.linspace()`：在给定的区间内创建等差数组，包括起始和结束点。
- `numpy.logspace()`：在对数尺度上创建等比数组，包括起始和结束点的指数。
- `numpy.random.random()`：生成指定形状的随机浮点数数组。
4. **数组操作**
- 数组的索引和切片：与Python列表类似，可以使用索引和切片操作访问和修改数组的元素。
- 数学运算：NumPy支持向量、矩阵和数组间的各种数学运算，如加法、减法、乘法、除法以及更复杂的统计函数。
- 矩阵运算：包括转置、逆矩阵、求行列式等。
- 数组广播：当进行数组运算时，如果数组的形状不匹配，NumPy会尝试“广播”较小的数组以匹配较大的形状。
5. **优化和性能**
- NumPy利用C语言实现底层计算，提供高性能的数组运算，尤其适合大数据集。
- 由于NumPy数组是连续存储的，因此内存访问更快，有利于CPU缓存的利用。
- NumPy的矢量化操作避免了循环，提高了代码效率。
6. **与其他库的集成**
- NumPy是许多科学计算库（如Pandas、Scipy和Matplotlib）的基础，它们都依赖NumPy的`ndarray`和相关功能。
NumPy是Python进行数值计算的关键工具，其高效的`ndarray`数据结构和丰富的数学函数库使得处理大量数据变得更加便捷。无论是在数据分析、机器学习还是科学计算等领域，熟悉和掌握NumPy的使用都是至关重要的。
