Was ist Numpy in Python?

Numpy ist das Basispaket für wissenschaftliches Rechnen in Python. Es handelt sich um eine Python-Bibliothek, die mehrdimensionale Array-Objekte, verschiedene abgeleitete Objekte wie maskierte Arrays und Matrizen sowie verschiedene Routinen für schnelle Array-Operationen bereitstellt.

Wir alle wissen, dass Python eine Skriptsprache ist. Aber kennst du Numpy? Tatsächlich handelt es sich um eine Open-Source-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen für Python.

NumPy ist das Basispaket für wissenschaftliches Rechnen in Python.

Es handelt sich um eine Python-Bibliothek, die mehrdimensionale Array-Objekte, verschiedene abgeleitete Objekte (wie maskierte Arrays und Matrizen) und verschiedene Routinen für die schnelle Manipulation von Arrays bereitstellt, einschließlich mathematischer Logik, Formoperationen, I/O diskrete Fourier-Transformationen, stochastische Simulationen und mehr.

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:

1. 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.

2. Die Elemente im NumPy-Array müssen denselben Datentyp und daher dieselbe Speichergröße haben. Ausnahme: Es ist möglich, Arrays von (Python, einschließlich NumPy) Objekten zu haben, was Arrays von Elementen unterschiedlicher Größe ermöglicht.

3. 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.

4. Immer mehr Python-basierte wissenschaftliche und mathematische Pakete verwenden NumPy-Arrays, obwohl diese häufig Python-Sequenzeingaben unterstützen, konvertieren sie diese Eingaben vor der Verarbeitung in NumPy-Arrays und geben häufig 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 sie verwendet NumPy-Arrays.

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