用人話說 Numpy – 1/13 概要
概要
NumPy 和 SciPy 是 Python 的開源附加模組，提供了常用的數學操作和數值函數，是預編譯完成而且是快速的函數。
這些套件成長為高度成熟的套件包，它們提供的功能可以滿足甚至超過一般的商業軟體的功能，像是 Matlab 。
NumPy (Numeric Python 的簡稱) 套件提供基礎函數來操作巨大的陣列和數值矩陣。SciPy(Scientific Python 的簡稱)套件擴展 NumPy功能及大量有用的算法，像是最小化(minimization)，傅立葉轉換( Fourier transformation)，回歸(regreesion), 和其他應用數學技術。
安裝
如果你已經在 Windows 平台上安裝 Python(x,y), 那你應該是已經可以繼續前進了。如果不是，那你就要在安裝完 Python 之後手動安裝這些附加套件，順序是先安裝 NumPy 再安裝 SciPy 這兩個完整的套件可以在以下網址找到
http://www.scipy.org/Download
這個網址的頁面是官方的發佈版本，包括 Windows 的 .exe 安裝檔，及 MacOS 的 .dmg 安裝檔。
其他資源
NumPy 和 SciPy 的開發者社群維護了一個巨大的線上文件系統，包括用戶指導和教學在以下網址 http://docs.scipy.org/doc/
導入 NumPy 模組
有些方法導入 NumPy 標準的方式就是簡單的使用 import 語法
>>> import numpy
然而，對於大量的 NumPy 函數來說，每次都寫 numpy.X 來說就變得很冗長。導入後常以 np 來簡寫。
>>> import numpy as np
這個語法就允許我們用 np.X 來訪問 NumPy 的的功能函數而不用每次都輸入 numpy.X。也允許直接導入 NumPy 到相同的命名空間，這樣就能簡單的直接調用函數，不同每次都用”點”的語法。
from numpy import *
然而這種策略在 Python 編程裡是不受歡迎的，因為這種方式會忽略掉一些組織化模塊提供的好處。本篇文章會用以下的導入方式來完成所有的文章
import numpy as np
