Fonctionnalités générales :
NumPy propose des tableaux multidimensionnels pour Python ainsi qu’une large gamme d’opérations efficaces sur ces tableaux : arithmétique, fonctions mathématiques, opérations structurales, etc. Les opérations sont inspirées par des langages comme APL ou Matlab.

Autres fonctionnalités : Algèbre linéaire (basé sur des routines LAPACK), FFT (basé sur FFTPACK), générateur de nombres aléatoires, f2py (générateur d’interface Python/Fortran)

Interopérabilité :
Le stockage des tableaux dans la mémoire est identique aux conventions des langages C et Fortran. Un même tableau peut être utilisé par du code en Python, C, et Fortran.

Contexte d'utilisation :
NumPy est la bibliothèque de base pour toute application de Python dans le domaine du calcul scientifique. Il y a un grand nombre d’utilisateurs autant dans la recherche et l’enseignement que dans l’industrie.

Limitations, difficultés, fonctionnalités importantes non couvertes :
Les fonctionnalités en algèbre linéaire ne couvrent que les matrices générales et symétriques. Il n’y a aucun support pour les matrices creuses.

Site officiel : numpy.org
Tutoriel : Initiation au traitement d'image avec NumPy