numpy函数库模块，包含mean函数和array函数

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numpy函数库模块
      Python本身没有处理矩阵的数据类型，因此需要使用附加的函数库。

      其中NumPy函数库是Python开发环境的一个独立模块，是Python的一种开源的数值计算扩展工具。

      NumPy的发音是【'numpai】，取自”Numeric(数值)“和”Python“的简写。顾名思义，它是处理数值计算最为基础的类库。NumPy参考了CPython(用C语言实现的pyhton及其解释器)的设计，其本身也是由C语言开发而成的。

      这种工具可以用来存储和处理大型多维矩阵，比Python自身的列表结构要高效的多。尽管Python的list类型已经提供了类似于矩阵的表示形式，但是NumPy提供了更多的科学计算函数。

      NumPy被定位为数学基础库，属于比较底层的Python库，其地位趋向于成为一个被其它库调用的核心库。

                               
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用法：
1.模块调用方法：import numpy as np  # 导入 numpy库，下面出现的 np 即 numpy库
#  说明：as 后面接的是前面模块的简写，这个简写可以定义为其他简写样式。

2.函数使用方法：
（1）np.mean()函数功能：求取均值
（2）np.array()函数的功能：小于某个数

                               
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      numpy这个数组很复杂。简单来说就是创建一个数组 看起来还是列表 实际上变成了一个array数组。

      可以用Numpy库里的方法来进行计算和使用

                               
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例题：
      想知道两组的平均分，以及把低于平均分的成绩也打印出来。

import numpy as np

scores1 =  [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98]  
scores2 = []

average = np.mean(scores1)  # 一行解决。
print('平均成绩是：{}'.format(average))

for score in scores1:
    if score < average:
        scores2.append(score)
        continue
print(' 低于平均成绩的有：{}'.format(scores2))