python numpy是什么库

Question

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPytho

Answer 1

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！

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NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：

·一个强大的N维数组对象ndrray；

·比较成熟的（广播）函数库；

·用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；

·实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

NumPy的优点：

·对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；

·NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的；

·NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多。

当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。

Answer 2

NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展，这种工具可以用来存储和处理大型矩阵，比如Python自身的嵌套列表结构要高效的多，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生，多为大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence
livermore、nasa用其处理一些本来使用C++，Fortran或matlab等所做的任务。
NumPy支持的数据类型比Python内置的数据类型要多很多，基本上可以和C语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为Python内置的类型。
bool_：布尔型数据类型(true或false)
Int_：默认的整数类型(类似于C语言中的long，int32或int64)
Intc：与C的int类型一样，一般是int32或者int64
intp：用于索引的整数类型，类似于C的ssize_t
int8：字节(-128 to 127)
int16：整数(-32768 to 32767)
int32：整数(-2147483648 to 2147483647)
int64：整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
uint8：无符号整数(0 to 255)
uint16：无符号整数(0 to 65535)
uint32：无符号整数(0 to 4294967295)
uint64：无符号整数(0 to 18446744073709551615)
float_：float64 类型的简写
float16：半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32：单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64：双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
complex_：complex128 类型的简写，即 128 位复数
complex64：复数，表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
complex128：复数，表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)

Answer 3

Numpy库是一个专门用于科学计算和数值分析的Python插件。它提供了一种高效的多维数组对象，以及各种派生对象，用于数学函数的操作，并且能够高效地读写磁盘上的数据。
以下是Numpy库的重要特点：
1、快速的数组操作：numpy的核心是其数组对象，能够在Python中进行高效的操作。
2、丰富的科学计算库：Numpy是用于科学计算和数据分析的库，因此提供了大量高效的数学函数和算法，如线性代数、傅里叶变换、随机数生成等。
3、跨平台支持：numpy的代码可在多个操作系统和硬件上运行。
4、大规模数据集支持：numpy为大规模数据集处理提供了出色的支持。它可以处理多维度数据，支持数组的索引和切片，使得程序在处理大型跨越多个变量的数据集方面变得更加容易。
5、扩展库支持：numpy是一个支持丰富扩展库的库。许多其他的科学计算和数据分析工具都依赖于numpy库作为其基础。
在numpy库中，最重要的特点之一就是它的多维数组对象。这些对象被称为ndarray，是numpy库的核心数据结构。ndarray由两部分组成：由相同类型数据元素的N维数组与该数组相关的维度和形状。ndarray的维度和形状可以通过shape属性获得。ndarray类型的定义如下：
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,4,5]) #一维数组
print(arr)
#输出结果：
#[1 2 3 4 5]
可以看到，numpy数组的创建方式是通过Python列表的方式创建的。