ナンピーとは何ですか

NumPy システムは、Python 用のオープン ソースの数値計算拡張機能です。このツールは、大きな行列の保存と処理に使用できます。Python 独自の入れ子になったリスト構造よりもはるかに効率的です (この構造は、行列を表すためにも使用できます) ）。

1: Numpy 関連の紹介:

Python で実装された科学計算には次のものが含まれます:

1. 強力な N 次元配列オブジェクト配列;

2. 比較的成熟した (ブロードキャスト) 関数ライブラリ;

3. C/C コードと Fortran コードを統合するためのツールキット;

4. 実用的な線形代数、フーリエ変換、および乱数生成関数。疎行列演算パッケージ scipy と一緒に numpy を使用すると便利です。

2: NumPy パッケージの中核は ndarray オブジェクトです。これにより、同種のデータ型の n 次元配列がカプセル化され、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。

• NumPy 配列は、(動的に増加する可能性がある) Python リストとは異なり、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。

•NumPy 配列内の要素は同じデータ型である必要があり、したがってメモリ内で同じサイズである必要があります。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。

•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。

• NumPy 配列を使用する Python ベースの科学および数学パッケージが増えています。これらは通常、Python シーケンス入力をサポートしますが、処理前にこれらの入力を NumPy 配列に変換し、通常は NumPy 配列を出力します。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なく、NumPy の使用方法も知る必要があります。配列。

以上がナンピーとは何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。