数组间运算涉及数组与数、数组与数组之间的操作，重点在于理解广播机制。广播机制允许形状不同的数组进行运算，通过扩展维度小的数组使其与维度大的数组形状匹配。常见的运算包括加、减、乘、除等，矩阵乘法可通过 `np.matmul` 和 `np.dot` 实现，两者在矢量运算中无区别。

文章介绍了ndarray运算的多种方法，包括逻辑运算、通用判断函数、三元运算符和统计运算。逻辑运算通过布尔索引实现条件筛选和赋值；通用判断函数如np.all()和np.any()用于判断数组中的元素是否满足特定条件；np.where()用于复杂条件判断和赋值；统计运算则通过np.max()、np.min()、np.mean()等函数计算数组的统计指标。这些方法在数据分析和机器学习中广泛应用，帮助处理和分析多维数组数据。

Numpy基本操作包括生成数组、索引切片、维度变换和类型转换等。生成数组的方法有创建0和1的数组、从现有数组生成、生成固定范围的数组（如等差、等比数列）以及生成随机数组（如正态分布和均匀分布）。通过这些操作，可以实现数组的灵活处理和应用，如模拟股票涨跌幅数据等。

N维数组（ndarray）是NumPy中的核心数据结构，具有多个属性如形状（shape）、维数（ndim）、元素数量（size）、元素长度（itemsize）和数据类型（dtype）。通过示例展示了如何创建不同形状的数组，并解释了二维和三维数组的结构。此外，介绍了数组的数据类型，包括整数、浮点数、复数等，并说明了如何在创建数组时指定数据类型。默认情况下，整数为int64，小数为float64。

Numpy是一个开源的Python科学计算库，专为快速处理多维数组设计。它使用ndarray对象来高效存储和操作数据，相比Python原生列表，Numpy在内存管理和并行运算上具有显著优势。ndarray采用连续内存块存储，支持并行化运算，底层由C语言编写，解除了GIL限制，运算速度远高于纯Python代码，特别适合处理大规模数据计算任务，广泛应用于机器学习等领域。