在Python中，`np`通常用作`numpy`库的别名，`numpy`是一个用于科学计算的强大库。以下是一些常见的`numpy`库的用法示例：

1. 导入`numpy`库：

```python

import numpy as np

```

2. 创建数组：

```python

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

```

3. 数组操作：

- 访问数组元素：

```python

print(arr[0]) # 输出数组的第一个元素

```

- 数组切片：

```python

print(arr[1:4]) # 输出数组的第二个到第四个元素

```

- 数组形状操作：

```python

print(arr.shape) # 输出数组的形状

```

4. 数学运算：

- 数组运算：

```python

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = arr1 + arr2 # 数组对应元素相加

print(result)

```

- 数学函数：

```python

# 计算数组的平均值

mean_value = np.mean(arr)

print(mean_value)

```

5. 随机数生成：

```python

# 生成一个形状为(2, 3)的随机数组

random_arr = np.random.rand(2, 3)

print(random_arr)

```

这些只是`numpy`库的一些基本用法示例，`numpy`还有很多其他功能和函数可供使用。可以通过查阅`numpy`的官方文档来获取更详细的信息和使用方法。