NumPy（Numerical Python）是一个非常好用且强大的Python库，特别适用于科学计算、数据分析、机器学习以及深度学习等领域。

以下是对NumPy好用性的几个方面的评估：

1. 高效的数组操作：
   NumPy的核心是ndarray对象，它提供了高效的多维数组存储和操作能力。与Python内置的列表相比，NumPy数组在内存和性能上更加优化，能够处理大规模的数据集。

2. 丰富的数学函数：
   NumPy提供了大量的数学函数和操作，如线性代数、傅里叶变换、随机数生成等。这些函数都是针对数组进行优化的，可以高效地处理大规模数据。

3. 广播机制：
   NumPy的广播机制允许在不同形状的数组之间进行算术运算，从而简化了数组操作的代码编写。这种机制使得在处理不同大小的数组时更加灵活和高效。

4. 集成性强：
   NumPy与Python的其他科学计算库（如SciPy、Pandas、Matplotlib等）集成良好，可以无缝地与其他工具一起使用。这使得NumPy成为科学计算和数据分析领域不可或缺的一部分。

5. 性能优化：
   NumPy内部使用了优化的C和Fortran代码，从而提供了接近C语言级别的性能。这使得NumPy在处理大规模数据时仍然能够保持高效。

6. 易用性：
   NumPy的API设计简洁直观，易于学习和使用。它提供了丰富的文档和示例代码，帮助用户快速上手并掌握框架的使用。

7. 社区支持：
   NumPy拥有一个庞大的社区，用户可以在社区中寻求帮助、分享经验和代码。此外，NumPy的开源性质使得用户可以自由地使用、修改和扩展库。

然而，需要注意的是，NumPy主要适用于数值计算，对于非数值计算的任务（如字符串处理、图像处理等），NumPy可能不是最佳选择。此外，在处理稀疏矩阵或具有特定数据结构（如图、树等）的数据时，NumPy可能也不是最优的解决方案。

综上所述，NumPy是一个非常好用且强大的Python库，特别适用于科学计算、数据分析、机器学习以及深度学习等领域。它提供了高效的数组操作、丰富的数学函数、广播机制、集成性强、性能优化和易用性等优点。然而，在选择是否使用NumPy时，用户需要根据自己的需求和任务特点进行权衡和选择。