Was ist Numpy?

Das NumPy-System ist eine Open-Source-Erweiterung für numerische Berechnungen für Python. Dieses Tool kann zum Speichern und Verarbeiten großer Matrizen verwendet werden. Es ist viel effizienter als Pythons eigene verschachtelte Listenstruktur (diese Struktur kann auch zur Darstellung einer Matrix verwendet werden). ).

1: Numpy-bezogene Einführung:

Eine in Python implementierte wissenschaftliche Berechnung umfasst:

1. Ein leistungsstarkes N-dimensionales Array-Objekt Array;

Eine relativ ausgereifte (Rundfunk-)Funktionsbibliothek

3. Fourier-Transformationen und Funktionen zur Erzeugung von Zufallszahlen. Es ist bequemer, Numpy mit dem Sparse-Matrix-Operationspaket Scipy zu verwenden.

2: Der Kern des NumPy-Pakets ist das ndarray-Objekt. Dadurch wird ein n-dimensionales Array homogener Datentypen gekapselt, wobei viele Operationen im kompilierten Code ausgeführt werden, um die Leistung zu verbessern. Es gibt mehrere wichtige Unterschiede zwischen NumPy-Arrays und Standard-Python-Sequenzen:

• NumPy-Arrays haben beim Erstellen eine feste Größe, im Gegensatz zu Python-Listen (die dynamisch wachsen können). Durch Ändern der Größe eines ndarray wird ein neues Array erstellt und das ursprüngliche Array gelöscht.

• Die Elemente in einem NumPy-Array müssen alle vom gleichen Datentyp und daher von gleicher Speichergröße sein. Ausnahme: Es ist möglich, Arrays von (Python, einschließlich NumPy) Objekten zu haben, was Arrays von Elementen unterschiedlicher Größe ermöglicht.

• NumPy-Arrays ermöglichen fortgeschrittene mathematische und andere Arten von Operationen an großen Datenmengen. Im Allgemeinen können diese Vorgänge effizienter und mit weniger Code ausgeführt werden als mit den integrierten Sequenzen von Python.

• Immer mehr Python-basierte wissenschaftliche und mathematische Pakete verwenden NumPy-Arrays. Während diese normalerweise Python-Sequenzeingaben unterstützen, konvertieren sie diese Eingaben vor der Verarbeitung in NumPy-Arrays und geben normalerweise NumPy-Arrays aus. Mit anderen Worten: Um viele (oder sogar die meisten) der heutigen Python-basierten wissenschaftlichen/mathematischen Software effektiv nutzen zu können, reicht es nicht aus, zu wissen, wie man die integrierten Sequenztypen von Python verwendet – Sie müssen auch wissen, wie man NumPy verwendet Arrays.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist Numpy?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!