NumPy可以支持Python開發(fā)語言的編程工具，軟件功能很強(qiáng)大，這是一款包含了強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象、復(fù)雜的（廣播）功能，集成C/C++和Fortran代碼的工具，有用的線性代數(shù)，傅立葉變換和隨機(jī)數(shù)功能。讓用戶可以快速完成編程工作。絕對(duì)可以滿足大部分用戶對(duì)編程開發(fā)需求。

NumPy功能

具有廣播和惰性計(jì)算的多維數(shù)組，用于數(shù)值分析。

開發(fā)用于數(shù)組計(jì)算的庫，重新創(chuàng)建NumPy的基本概念。

使API與實(shí)現(xiàn)脫鉤的Python后端系統(tǒng)；unumpy提供了一個(gè)NumPy API。

Tensor學(xué)習(xí)，代數(shù)和后端可無縫使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy

NumPy程序的可組合轉(zhuǎn)換：區(qū)分，矢量化，即時(shí)編譯到GPU / TPU。

帶標(biāo)簽的索引多維數(shù)組，用于高級(jí)分析和可視化

兼容NumPy的稀疏數(shù)組庫，該庫與Dask和SciPy的稀疏線性代數(shù)集成。

深度學(xué)習(xí)框架可加快從研究原型到生產(chǎn)部署的過程。

機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端平臺(tái)，可輕松構(gòu)建和部署基于ML的應(yīng)用程序。

深度學(xué)習(xí)框架適用于靈活的研究原型和生產(chǎn)。

用于列式內(nèi)存數(shù)據(jù)和分析的跨語言開發(fā)平臺(tái)。

分布式陣列和高級(jí)并行分析功能，可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模性能。

兼容NumPy的數(shù)組庫，用于使用Python進(jìn)行GPU加速計(jì)算。