"numpy reference 1.13.0"
NumPy 是Python编程语言中的一个核心库，专注于高效处理大型多维数组和矩阵数据。NumPy 1.13.0 版本的参考文档包含了关于该库的详细信息，涵盖了数组对象、通用函数（ufunc）以及各种计算和操作的实用程序。
1. 数组对象（Array objects）
NumPy 的核心是N维数组对象，也称为`ndarray`。它是一种可以存储同类型元素的多维数组，支持快速的数学运算。数组中的每个元素都具有相同的数据类型，这由数组的`dtype`属性决定。`ndarray`的形状可以通过其`shape`属性获取，而索引和切片操作则允许对数组进行访问和修改。
2. 标量（Scalars）
数组中的单个元素被称为标量，它们可以是整数、浮点数或复数等基本类型。NumPy还提供了与Python内置类型兼容的标量类型，如`np.int32`和`np.float64`。
3. 数据类型对象（Datatype objects, dtype）
`dtype`用于描述数组中元素的数据类型，如整型、浮点型、字符串或自定义结构体。它们定义了数组内每个元素的大小和字节顺序，这对于跨平台的数据交换至关重要。
4. 索引（Indexing）
NumPy数组支持丰富的索引和切片机制，包括单索引、多索引、切片以及布尔索引。这使得用户能够方便地选取和操作数组的子集。
5. 迭代数组（Iterating Over Arrays）
数组可以被迭代，允许通过循环遍历其所有元素。此外，NumPy还提供了高级迭代工具，如`np.nditer()`，用于更灵活的迭代控制。
6. 标准数组子类（Standard array subclasses）
NumPy允许创建自定义的数组子类，扩展其功能或改变其行为。这些子类可以用于特定的应用场景，如数据可视化或科学计算。
7. 遮罩数组（Masked arrays）
遮罩数组提供了一种处理缺失或无效数据的方法，通过遮罩（mask）来隐藏某些元素，不参与计算。
8. 数组接口（The Array Interface）
数组接口定义了一套标准，使得其他库可以透明地与NumPy数组交互，即使这些库没有直接依赖于NumPy。
9. 时间日期（Datetimes and Timedeltas）
NumPy支持对时间和日期的处理，包括时间间隔（timedeltas）和日期时间（datetimes），这在处理时间序列数据时非常有用。
10. 通用函数（Universal functions, ufunc）
ufunc是NumPy中的核心功能，它们是一类对数组进行元素级操作的函数，类似于数学中的函数。ufunc支持广播、输出类型确定、错误处理等功能，并且可以与其他数据类型和库无缝集成。
11. 函数库（Routines）
NumPy提供了大量用于创建、操纵和操作数组的函数，包括但不限于数组创建、数组操作、二进制运算、字符串操作、C类型函数接口、日期时间支持函数、数据类型函数、Scipy加速函数、数学函数、浮点误差处理和离散傅立叶变换等。
以上内容构成了NumPy 1.13.0版本的主要特性，为数据科学家和Python程序员提供了强大且高效的数值计算工具。
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