Question

各种文本文档是原始数据的主要来源，而这些文本的格式通常以数值为主。例如Excel和CSV电子表格，尤其是数据库表，它们可能包含数百万或数十亿的数值记录。Python核心无疑是一款优秀的文本处理工具，但有时候它的数值运算性能却不尽如人意，numpy模块就是为了弥补这方面的缺陷而诞生的。

NumPy（Numeric Python，以numpy导入）是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。numpy模块提供了一种新的Python数据结构——数组（array），以及特定于该结构的函数工具箱。该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。

　仙境之桥

如果程序需要访问大量的数值数据（例如TB量级，甚至更大），那就一定会用到h5py模块1。该模块是HDF5二进制数据格式的入口，可以与许多第三方软件（比如IDL和MATLAB）配合使用。h5py模仿了大家所熟悉的numpy和Python的一些机制，例如数组和字典。只要学会了numpy，就能很自然地运用h5py，因此本书不再介绍h5py的相关内容。

1www.h5py.org

在本章中，你将学习如何创建不同形状的numpy数组，基于不同的源创建numpy数组，数组的重排和切片操作，添加数组索引，以及对某些或所有数组元素进行算术运算、逻辑运算和聚合运算。