Wikipedia上有明确标明发音的： NumPy (pronounced /ˈnʌmpaɪ/ (NUM-py) or sometimes /ˈnʌmpi/ (NUM-pee)) is a library for the Python programming language 所以，读 /ˈnʌmpaɪ/ 就好了。 一定要汉字谐音的话，类似于"那亩派"的发音。
NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
NumPy 包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组，许多操作在编译代码中执行以提高性能。
NumPy 数组在创建时具有固定大小，这与 Python 列表（可以动态增长）不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。
NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。例外：一个人可以拥有（Python，包括 NumPy）对象的数组，从而允许不同大小元素的数组。
NumPy 数组有助于对大量数据进行高级数学运算和其他类型的运算。通常，与使用 Python 的内置序列相比，此类操作的执行效率更高，代码更少。
越来越多的基于 Python 的科学和数学软件包正在使用 NumPy 数组；尽管这些通常支持 Python 序列输入，但它们会在处理之前将此类输入转换为 NumPy 数组，并且它们通常会输出 NumPy 数组。换句话说，为了有效地使用当今大部分（甚至大部分）基于 Python 的科学/数学软件，仅仅知道如何使用 Python 的内置序列类型是不够的——还需要知道如何使用 NumPy 数组。
