安装NumPy
NumPy是一个用于科学计算的Python库，支持多维数组和矩阵，以及大量的科学计算函数。Python 3.6版本中，NumPy库已经内置，可以直接使用。
配置NumPy
NumPy库的配置非常简单，只需要在Python程序中导入NumPy库即可：
import numpy as np
在导入NumPy库之后，可以使用NumPy提供的多维数组和矩阵进行科学计算，也可以使用NumPy提供的大量科学计算函数。
使用NumPy
NumPy提供了多种多样的函数，可以用来进行科学计算。下面介绍几个常用的函数：
- np.zeros()函数：可以创建一个指定形状和数据类型的数组，数组中的元素全部初始化为0。
- np.ones()函数：可以创建一个指定形状和数据类型的数组，数组中的元素全部初始化为1。
- np.random.rand()函数：可以创建一个指定形状和数据类型的数组，数组中的元素全部初始化为[0,1]之间的随机数。
- np.arange()函数：可以创建一个指定范围内的数组，数组中的元素按照指定的步长取值。
- np.linspace()函数：可以创建一个指定范围内的数组，数组中的元素按照指定的个数取值。
- np.sum()函数：可以对数组中的元素求和。
- np.mean()函数：可以对数组中的元素求平均值。
- np.max()函数：可以对数组中的元素求最大值。
- np.min()函数：可以对数组中的元素求最小值。
NumPy提供的函数可以大大提高科学计算的效率，可以让程序更加简洁，更加高效。