Numpy
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在 Python 的數據處理與科學計算領域，NumPy 是一個不可或缺的基礎工具。它的強大在於提供了高效的多維陣列操作，並支援向量化運算，極大地提升了程式執行效率。本篇文章將詳細介紹 NumPy 的基本概念、功能以及實踐應用，幫助你快速上手這個重要的工具。
NumPy 是 Python 語言的一個擴充程式庫，支援高階大規模的多維陣列與矩陣運算的數學函式函式庫。
NumPy 2.0.0 是自 2006 年以來的第一個主要發行版本，此重要版本標誌著 NumPy 發展歷程中的一項重要里程碑，為使用者提供了豐富的增強功能和改進，並為未來的功能開發奠定了基礎。
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觀看本文將可以學習到如何利用Numpy求得物件的邊緣點，及算出物件的寬跟高。
有詳細的程式邏輯說明，及各函式用法說明。
綠點及紅點則是採樣到的邊界點，比較粗的點是偵測到的最大值
完整程式碼
import cv2
import numpy as np
import matplotl
學習資料科學的過程中相信最熱門的目前應該是Python程式語言了，而Python的世界裡再進行資料科學時最常用的有「Pandas」、「SciPy」、「Scikit-learn」...等，而這些的基礎幾乎都與「NumPy」離不開關係，因為「NumPy」就是地基，這些較為高階的套件則是基於地基發展而起。
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今天來到了第10天，也是我們Numpy的最後一天教學了，在前幾天都是介紹資料的處理與取值，今天則是要進入到運算的環節，也是處理好資料後需要進行分析前的一個步驟，那我們就開始吧!!
四則運算
np.add(np1,np2n) : 陣列相加，y = np1 + np2
是否應修正為
np.add(np1,np2) : 陣列相加，y = np1 + np2
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今天來到了第9天的教學，我們繼續來進行Numpy的教學，今天主要教的內容為陣列索引、重塑(reshape)，以及調整大小等操作，那我們就開始吧!!
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昨天我們介紹了4個在金融數據分析上相當重要的模組，而今天我們就先從其中我們介紹的「Numpy」開始介紹，從基礎的教學開始吧!!(程式碼在文章下方)
