NumPy 简介

NumPy 是一个开源的 Python 数值计算库，它提供了支持大型、多维数组和矩阵的高性能数学函数，以及在这些数组上进行操作的工具，从而使得在数据分析、机器学习等领域更加轻松。

NumPy 的底层实现采用 C 语言编写，提供了高性能的数组操作，特别适合处理大规模数据。同时，NumPy 内置了大量的数学和逻辑操作，简化了数组的处理过程，减少了编写代码的复杂性。这些优势使得 NumPy 在数据科学、机器学习、信号处理等领域有着广泛的应用，成为许多其他库和工具的基础。

功能特性

• 多维数组对象：NumPy 的核心是 ndarray（n-dimensional array），它是一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速、灵活的容器。
• 数学函数：NumPy 提供了大量的数学函数，包括线性代数、傅里叶变换、随机数生成等，满足了科学计算的各种需求。
• 广播：NumPy 通过广播机制，使得不同形状的数组之间的操作变得简单和直观，提高了代码的可读性和执行效率。
• 整合 C/C++/Fortran 代码：NumPy 可以整合 C、C++、Fortran 等语言编写的代码，提供了丰富的外部函数接口。

使用场景

• 数据分析与清洗：NumPy 提供了快速、高效的数组操作，适用于大规模数据的分析和清洗。
• 科学计算：在科学计算中，NumPy 的数学函数和数组操作能力是不可或缺的。
• 机器学习：作为众多机器学习框架的基础库，NumPy 在处理数据集、特征矩阵等方面发挥了关键作用。
• 信号处理与图像处理：NumPy 的快速数组操作使得信号处理和图像处理变得更加便捷。