1 list和array
- 标准的Python中用到列表（list）保存一组值，可以用来当做数组使用。但是由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针。对应数值运算来说，这种结构会比较浪费内存和CPU计算时间。
- Python标准库中还提供了array模块，它提供的array对象和列表不同，能直接保存数值，和C语音的一维数组类似。但是不支持多维数组，也没由各种运算函数。
2 Numpy
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：
- 一个强大的N维数组对象 ndarray
- 广播功能函数
- 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
- 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
2.1 NumPy 应用
NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。
3 安装
Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的。我们可以使用以下几种方法来安装。
3.1 使用已有的发行版本
对于许多用户，尤其是在 Windows 上，最简单的方法是下载以下的 Python 发行版，它们包含了所有的关键包（包括 NumPy，SciPy，matplotlib，IPython，SymPy 以及 Python 核心自带的其它包）：
- Anaconda: 免费 Python 发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。支持 Linux, Windows 和 Mac 系统。
- Enthought Canopy: 提供了免费和商业发行版。持 Linux, Windows 和 Mac 系统。
- Python(x,y): 免费的 Python 发行版，包含了完整的 Python 语言开发包 及 Spyder IDE。支持 Windows，仅限 Python 2 版本。
- WinPython: 另一个免费的 Python 发行版，包含科学计算包与 Spyder IDE。支持 Windows。
- Pyzo: 基于 Anaconda 的免费发行版本及 IEP 的交互开发环境，超轻量级。 支持 Linux, Windows 和 Mac 系统。
3.2 使用 pip 安装
安装 NumPy 最简单的方法就是使用 pip 工具：
pip3 install --user numpy scipy matplotlib
--user 选项可以设置只安装在当前的用户下，而不是写入到系统目录。
默认情况使用国外线路，国外太慢，我们使用清华的镜像就可以:
pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3.3 Linux 下安装
Ubuntu & Debian
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose
CentOS/Fedora
sudo dnf install numpy scipy python-matplotlib ipython python-pandas sympy python-nose atlas-devel
Mac 系统
Mac 系统的 Homebrew 不包含 NumPy 或其他一些科学计算包，所以可以使用以下方式来安装：
pip3 install numpy scipy matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3.4 安装验证
