是的，Jupyter Notebook支持NumPy库，并且它是Python数据科学和数值计算的核心工具之一。 NumPy提供了高效的多维数组操作、数学函数以及线性代数等能力，是Jupyter中处理科学计算的必备库。

1. NumPy的核心功能
   NumPy的核心是ndarray（多维数组），支持向量化运算，大幅提升了数值计算的效率。例如，可以快速进行矩阵乘法、统计分析或傅里叶变换等操作。其广播机制还能简化不同形状数组间的运算。

2. Jupyter与NumPy的协同优势
   Jupyter的交互式环境非常适合展示NumPy的操作结果，比如实时输出数组内容或绘制图表。结合Matplotlib等库，能直观呈现数据分析过程，适合教学或探索性研究。

3. 安装与使用示例
   在Jupyter中，只需通过!pip install numpy即可安装（若未预装）。典型用法包括生成随机数（np.random.rand()）、数组重塑（reshape）或计算统计指标（如np.mean）。

总结：NumPy在Jupyter中不仅可直接调用，还能与其他科学生态工具无缝协作。对于数据密集型任务，掌握两者结合使用是提升效率的关键。