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Numpy
一. 什么是 Numpy
NumPy（Numerical Python）是一个开源的 Python 库，用于科学计算。它提供了一个高性能的多维数组对象和用于解决数组的工具。
二. 特点
- 高性能：NumPy 应用 C 语言编写，因而在数值计算上性能十分优越。
- 内存高效：NumPy 数组在内存中是间断存储的，这缩小了内存碎片并进步了缓存效率。
- 易于扩大：NumPy 提供了 easy-to-use 和 efficient 的接口，使得扩大到其余语言如 C/C++ 和 Fortran 变得容易。
- 集成与兼容性：NumPy 与其余科学计算库如 SciPy、Matplotlib、Pandas 等严密集成。
- 丰盛的库反对：NumPy 提供了大量的数学函数和线性代数运算，以及用于随机数生成、傅里叶变换等的高级性能。
三. 性能 - 数组创立和治理：NumPy 能够创立规定数组（如一维、二维、三维数组）和非规定数组（如数组中的数组）。
- 数学运算：NumPy 提供了根本的数学运算，如加法、减法、乘法、除法，以及更高级的数学函数，如求和、求积、求逆等。
- 统计函数：NumPy 提供了各种统计函数，用于计算数组的均值、中位数、标准差等。
- 逻辑运算：NumPy 反对逻辑运算，如比拟、逻辑和非、逻辑或等。
- 形态变换：NumPy 提供了用于数组切片、索引、切片播送、重塑和转置的函数。
- 线性代数：NumPy 提供了线性代数相干的函数，如矩阵乘法、求逆、行列式计算等。
- 随机数生成：NumPy 的 numpy.random 模块能够生成各种散布的随机数组。
- 傅里叶变换：NumPy 提供了疾速傅里叶变换（FFT）以及相干的傅里叶系列函数。
- 文件输入输出：NumPy 反对将数组数据读取和保留到文件，反对多种格局，如 CSV、MAT、HDF5 等。
四. 总结
NumPy 是 Python 数据分析的基石，是 Python 科学计算的根底，其高效的数据结构和丰盛的函数库使得它成为解决数值数据的现实抉择。
正文完
