在Python中使用NumPy库，您需要先安装该库，然后通过`import`语句导入。以下是使用NumPy的基本步骤：
安装NumPy
pip install numpy
导入NumPy
import numpy as np
创建NumPy数组
使用列表创建数组arr1 = np.array（[6, 7.5, 8, 0, 1]）使用嵌套列表创建二维数组arr2 = np.array（[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]）使用元组创建数组arr3 = np.array（（1, 2, 3, 4, 5））
数组操作
访问数组元素print（arr1） 输出：6.0切片操作print（arr2[1, 2]） 输出：7矩阵乘法x = np.array（[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]）y = np.array（[[7, 8], [-1, 7], [8, 9]]）print（x.dot（y）） 输出：[[ 29, 49], [ 71, 121]]点积a = np.array（[[1, 2], [3, 4]]）b = np.array（[[11, 12], [12, 13]]）print（np.vdot（a, b）） 输出：123内积print（np.inner（a, b）） 输出：2行列式print（np.linalg.det（a）） 输出：-2.0000000000000004
数组属性
形状print（arr2.shape） 输出：（3, 3）维度print（arr2.ndim） 输出：2大小print（arr2.size） 输出：9数据类型print（arr2.dtype） 输出：float64
其他功能
NumPy还提供了丰富的数学函数和线性代数操作，例如计算行列式、求逆矩阵、特征值等。
注意事项
使用`np.`前缀来调用NumPy中的函数。
可以使用`np.array（）`函数创建数组，并指定`dtype`参数来定义数组的数据类型。
对于多维数组，可以使用`arr[row_index, col_index]`来访问元素。
以上是使用NumPy的基本方法，您可以根据需要进一步探索NumPy提供的更多功能