Was bedeutet Numpy?

numpy ist eine Python-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen. Bietet ein leistungsstarkes mehrdimensionales Array-Objekt und Tools zur Verarbeitung dieser Arrays, mit denen problemlos numerische Berechnungen, Datenoperationen, lineare Algebra-Berechnungen usw. durchgeführt werden können. Das Ndarray-Objekt von Numpy kann denselben Datentyp speichern, ist effizienter als das native Listenobjekt von Python und unterstützt auch Broadcast-Vorgänge. Numpy bietet auch viele Funktionen für Array-Operationen, einschließlich mathematischer Funktionen, linearer Algebra-Funktionen, Funktionen zur Erzeugung von Zufallszahlen usw.

Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Dell G3-Computer.

numpy ist eine Python-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen. Es bietet ein leistungsstarkes mehrdimensionales Array-Objekt und Tools zum Arbeiten mit diesen Arrays. Der Name Numpy kommt von der Abkürzung für „Numerical Python“.

Das wichtigste Merkmal von Numpy ist sein Ndarray-Objekt (N-dimensionales Array), bei dem es sich um ein mehrdimensionales Array handelt, das denselben Datentyp speichern kann. Ndarray-Objekte können eindimensionale, zweidimensionale, dreidimensionale oder sogar höherdimensionale Arrays sein. Das ndarray-Objekt von Numpy ist effizienter als das native Listenobjekt von Python, da es zusammenhängende Blöcke im Speicher speichert und numerische Berechnungen und Datenoperationen sehr schnell ausführen kann. Das Ndarray-Objekt von Numpy unterstützt auch Broadcasting-Operationen, was Array-Operationen sehr praktisch macht.

Zusätzlich zu ndarray-Objekten bietet Numpy auch viele Funktionen für Array-Operationen, einschließlich mathematischer Funktionen, linearer Algebra-Funktionen, Funktionen zur Erzeugung von Zufallszahlen usw. Diese Funktionen können Operationen auf Elementebene für ein Array oder Berechnungen für das gesamte Array durchführen. Numpy bietet auch einige einfache Array-Operationsmethoden wie Sortieren, Schneiden, Indizieren usw.

Numpy bietet auch einige Funktionen zum Lesen und Schreiben von Array-Daten, wie z. B. die Funktionen „loadtxt()“ und „savetxt()“. Diese Funktionen erleichtern das Lesen und Speichern von Array-Daten und ermöglichen die nahtlose Integration von Numpy in andere wissenschaftliche Computerbibliotheken und Datenanalysetools.

Ein weiteres wichtiges Merkmal von Numpy ist seine Broadcast-Funktionalität. Broadcasting ist ein Mechanismus zur Durchführung mathematischer Operationen zwischen Arrays unterschiedlicher Form. Wenn Operationen an zwei Arrays ausgeführt werden, passt Numpy die Form der Arrays automatisch an, sodass sie Operationen auf Elementebene ausführen können. Diese Funktion ist beim Umgang mit mehrdimensionalen Arrays sehr nützlich und kann das Schreiben von Code erheblich vereinfachen.

Numpy bietet auch einige Funktionen für lineare Algebra-Berechnungen, wie zum Beispiel das Lösen linearer Gleichungen, das Berechnen von Eigenwerten und Eigenvektoren von Matrizen usw. Diese Funktionen können bei wissenschaftlichen und technischen Berechnungen eine wichtige Rolle spielen.

Numpy ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen. Es bietet ein effizientes mehrdimensionales Array-Objekt und Tools zur Verarbeitung dieser Arrays, mit denen problemlos numerische Berechnungen, Datenoperationen, lineare Algebra-Berechnungen usw. durchgeführt werden können. Numpy wird häufig in den Bereichen wissenschaftliches Rechnen, Datenanalyse, maschinelles Lernen und anderen Bereichen eingesetzt.

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