Pythonのnumpyとは何ですか

numpy は、Python の科学計算用の基本パッケージです。多次元配列オブジェクト、マスクされた配列や行列などのさまざまな派生オブジェクト、高速な配列操作のためのさまざまなルーチンを提供する Python ライブラリです。

#Python がスクリプト言語であることは誰もが知っています。でもナンピーって知ってますか？実際、これは Python 用のオープンソース科学計算ライブラリです。

NumPy は、Python の科学計算用の基本パッケージです。

これは、多次元配列オブジェクト、さまざまな派生オブジェクト (マスクされた配列や行列など)、および数理論理学、形状演算、 I/O 離散フーリエ変換、確率的シミュレーションなど。

NumPy パッケージの中核は ndarray オブジェクトです。

これは、同種のデータ型の n 次元配列をカプセル化し、パフォーマンスを向上させるためにコンパイルされたコードで多くの操作が実行されます。

NumPy 配列と標準の Python シーケンスの間には、いくつかの重要な違いがあります:

1. NumPy 配列は、Python リスト (動的に増加する可能性がある) とは異なり、作成時に固定サイズです。 ndarray のサイズを変更すると、新しい配列が作成され、元の配列が削除されます。

2. NumPy 配列内の要素は同じデータ型である必要があるため、メモリ内のサイズも同じになります。例外: 異なるサイズの要素の配列を許可する (NumPy を含む Python) オブジェクトの配列を持つことができます。

3. NumPy 配列は、大量のデータに対する高度な数学的演算やその他の種類の演算を容易にします。一般に、これらの操作は、Python の組み込みシーケンスを使用するよりも少ないコードでより効率的に実行できます。

4. Python ベースの科学および数学パッケージで NumPy 配列を使用するものが増えています。これらは Python シーケンス入力をサポートしていることが多いですが、処理前にこれらの入力を NumPy 配列に変換し、NumPy 配列を出力することがよくあります。言い換えれば、今日の Python ベースの科学/数学ソフトウェアの多く (またはほとんど) を効果的に使用するには、Python の組み込みシーケンス型の使用方法を知るだけでは十分ではありません。 NumPy 配列。

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