用途：NumPy（Numerical Python）是 Python 数值计算的基础包，提供多维数组与矩阵及快速运算，常用于逐元素运算、线性代数、随机数与统计分布、傅里叶变换与信号处理基础、三角函数与指数对数等数学运算、广播、向量化循环、数值数据文件读写、数值算法与模拟，并作为 pandas、scikit-learn、SciPy 的基础。
主要能力：数组创建（array、zeros、ones、empty、full、eye、diag、arange、linspace、logspace、geomspace）；索引与切片（基本、布尔、花式索引）；元素级运算与数学函数（sin、exp、log、round、floor、ceil、abs）；聚合（sum、mean、std、min、max、argmin、argmax、median、percentile，支持 axis）；广播；线性代数（dot、@、linalg.inv、solve、det、eig、svd、norm、matrix_power、trace）；随机数（random.rand、randn、randint、normal、uniform、exponential、binomial、poisson、beta、chisquare，以及 default_rng 生成器）。
使用方式：安装可用 pip install numpy、conda install numpy 或 pip install numpy==1.26.0；标准导入为 import numpy as np，常用子模块 from numpy import linalg as la、from numpy import random as rand、from numpy import fft，资料明确不建议 from numpy import *。
限制：不适用于字符串处理（用内置 str 或 pandas）、复杂数据结构（用 pandas DataFrame）、符号数学（用 SymPy）、深度学习（用 PyTorch、TensorFlow）、稀疏矩阵（用 scipy.sparse）。应避免 Python 循环、动态增长数组、用 == 比较数组（改用 np.array_equal 或 np.allclose）、忽略 dtype 与 NaN 处理；注意视图与副本区别。官方文档：https://numpy.org/doc/。