Numpy FancyPie

Numpy是Python的一种开源的科学计算扩展库。Numpy提供的数据结构Array(数组)可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的数据结构(列表、元组和集合)结构要高效的多。Array的操作极其类似Matlab的矩阵运算。Numpy库的使用重点：

Array的创建、选择和切片

Array的计算：集合、排序和分组

Array的描述统计

Array的储存和读取

Array的创建

首先，我们得先熟悉掌握得到Array数组的方法，才能往下了解其的功能和用法。大概有两种方法：一是直接生产Array数组，二是从其他python支持的数据结构转换为Array数组。

常用的Array数组的属性：shape、size、ndim和dtype等。

Array的选择和切片

Array数组之所以会成为科学计算最最常用的数据结构，原因就是其元素选择和切片极其的简便和强大。

首先元素的选择，和python内建的数据结构一样，用[]来引用，且也是从0开始编号。比如二维数组arr中，arr[0,0]表示第1行第1列的元素，arr[3,4]表示第4行第5列的元素。其次数组的切片，即选择数组的某一部分（子集），也和其他其中结构一样，以冒号：表示。但是数组切片的时候还是有一些要注意的点，否则很容易出现错误。比如1:3表示第2至3行，:3表示第1至3行，1:5:2表示从1到4（不包含5）步长2。

Array的计算

Array的描述统计

Array的存储和读取

Array数据可以保存为excel或者txt文件，也可以保存为其自带的格式文件.npy或者.npz。