Что такое Numpy, и с чем его едят?
Numpy - это просто модуль, с помощью которого можно быстро создать массив, и памяти тратится меньше, чем со стандартным питоном и списками?
Ответы (1 шт):
Результат перевода официальной документации при помощи Google Translate:
Что такое NumPy?
NumPy - это фундаментальный пакет для научных вычислений на Python. Это библиотека Python, которая предоставляет объект многомерного массива, различные производные объекты (такие как замаскированные массивы и матрицы) и набор процедур для быстрых операций с массивами, включая математические, логические, манипуляции с формами, сортировку, выбор, ввод-вывод. , дискретные преобразования Фурье, базовая линейная алгебра, базовые статистические операции, случайное моделирование и многое другое.
В основе пакета NumPy лежит объект ndarray . Это инкапсулирует n -мерные массивы однородных типов данных, при этом многие операции выполняются в скомпилированном коде для повышения производительности. Между массивами NumPy и стандартными последовательностями Python есть несколько важных отличий:
Массивы NumPy имеют фиксированный размер при создании, в отличие от списков Python (которые могут расти динамически). Изменение размера ndarray создаст новый массив и удалит оригинал.
Все элементы в массиве NumPy должны иметь один и тот же тип данных и, следовательно, будут иметь одинаковый размер в памяти. Исключение: можно иметь массивы объектов (Python, включая NumPy), что позволяет создавать массивы элементов разного размера.
Массивы NumPy упрощают сложные математические и другие типы операций с большим количеством данных. Как правило, такие операции выполняются более эффективно и с меньшим количеством кода, чем это возможно при использовании встроенных последовательностей Python.
Растущее множество научных и математических пакетов на основе Python используют массивы NumPy; хотя они обычно поддерживают ввод последовательности Python, они преобразуют такой ввод в массивы NumPy перед обработкой и часто выводят массивы NumPy. Другими словами, чтобы эффективно использовать большую часть (возможно, даже большую часть) современного научного / математического программного обеспечения на основе Python, недостаточно просто знать, как использовать встроенные типы последовательностей Python - также необходимо знать, как использовать массивы NumPy.