NumPy 2.3.0

NumPy 是 Python 生態系中做科學計算的基礎套件，核心是高效能的 N 維陣列物件，搭配廣播函式、線性代數、傅立葉轉換與隨機數等功能，讓大量數值運算能快速完成。它同時也能當作通用資料的多維容器，支援自訂資料型別，因此除了科學研究，也常被用在資料處理與機器學習的前置步驟。這套軟體採用 BSD 授權，使用限制少，目前更新相當頻繁，在同類工具中屬於主流首選，不過在站上評分人數不多，排名不算突出。

如果你寫 Python 會碰到矩陣運算、陣列操作或任何需要高效能數值處理的場景，NumPy 幾乎是繞不開的依賴套件，許多進階的資料科學或科學計算函式庫也都建立在它之上。與 Microsoft Access、Parallels Desktop 這類定位不同的工具相比，NumPy 是純程式碼函式庫，沒有圖形介面，需要透過 Python 呼叫使用。它提供 macOS 與 Windows 版本，但介面僅有英文，對不熟悉英文操作環境的使用者來說，需要稍微適應。

NumPy（Numerical Python）是 Python 進行科學運算的基礎套件。NumPy 採用 BSD 授權，允許在限制極少的條件下重複使用。

它包含以下功能：

• 強大的 N 維陣列物件
• 精密的（廣播）函式
• 整合 C/C++ 與 Fortran 程式碼的工具
• 實用的線性代數、傅立葉轉換與隨機數功能

除了明顯的科學用途外，它也能作為通用資料的高效率多維容器，並可定義任意資料型別。

這讓 macOS 版 NumPy 能無縫且快速地與各種資料庫整合。

自 2009 年以來所有 NumPy（Numerical Python）版本的完整文件檔案（次要版本；錯誤修正版本通常不會有重大文件變更）可在 https://docs.scipy.org 找到。

使用方式

在 Mac 上開啟終端機

使用 pip 指令安裝 NumPy：pip install numpy

啟動 Python 或使用 Jupyter Notebook

在腳本中匯入 NumPy：import numpy as np

使用 NumPy 函式進行陣列與數學運算

系統需求

• macOS 10.13（High Sierra）或更新版本
• 已安裝 Python 3.7 或更新版本
• 至少 1 GB 記憶體（建議 2 GB）
• 100 MB 可用磁碟空間
• 安裝時需連線網路

優點

• 快速的陣列運算
• 支援大型資料處理
• 與 Python 工具相容
• 豐富的數學函式
• 與 SciPy 和 Pandas 搭配良好

缺點

• 不適合小型任務
• 視覺化功能有限
• 需要外部 IDE 才能有圖形介面
• 使用純 Python 迴圈時可能較慢

注意：需要 Python。

另有提供：下載 Windows 版 NumPy

下載 Mac 版 NumPy 最新版本 為什麼這個應用程式會發布在 FileHorse 上？（更多資訊）