·一个强大的N维数组对象ndrray；
·比较成熟的（广播）函数库；
·用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
·实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数 。
NumPy的优点：
·对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；
·NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的；
·NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能 ， 这使得NumPy比纯Python代码高效得多 。
当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能 ， 而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器 。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显 。
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