NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。

NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组，为了保证其性能优良，其中有许多操作都是代码在本地进行编译后执行的。

NumPy数组 和 原生Python Array（数组）之间有几个重要的区别：

关于数组大小和速度的要点在科学计算中尤为重要。举一个简单的例子，考虑将1维数组中的每个元素与相同长度的另一个序列中的相应元素相乘的情况。如果数据存储在两个Python 列表 a 和 b 中，我们可以迭代每个元素，如下所示：

确实符合我们的要求，但如果a和b每一个都包含数以百万计的数字，我们会付出Python中循环的效率低下的代价。我们可以通过在C中写入以下代码，更快地完成相同的任务（为了清楚起见，我们忽略了变量声明和初始化，内存分配等）。