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<strong>NumPy</strong>
是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库,提供多维数组对象,各种派生对象(如掩码数组和矩阵),以及用于数组快速操作的各种例程,包括数学,逻辑,形状操作,排序,选择,I / O离散傅立叶变换,基本线性代数,基本统计运算,随机模拟等等。
NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组,许多操作在编译代码中执行以提高性能。NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别:
1、NumPy数组在创建时具有固定大小,与Python列表(可以动态增长)不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。
2、NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型,因此在内存中的大小相同。例外:可以有(Python,包括NumPy)对象的数组,从而允许不同大小的元素的数组。
3、NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常,与使用Python的内置序列相比,这些操作的执行效率更高,代码更少。
4、越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组; 虽然这些通常支持Python序列输入,但它们在处理之前将这些输入转换为NumPy数组,并且它们通常输出NumPy数组。换句话说,为了有效地使用当今大量(甚至大多数)基于Python的科学/数学软件,只知道如何使用Python的内置序列类型是不够的 - 还需要知道如何使用NumPy数组。
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