Numpy是Python生态系统中的基础文库，可显着增强数据操纵和科学计算。通过为高性能计算提供强大的工具，它可以解锁有效的数值操作的潜力，从而使复杂的任务在从数据科学到人工智能的领域中更可管理。
什么是numpy？
Numpy（数值Python）是一个开源库，旨在促进Python中的各种数学和科学计算。它的功能扩展到处理大型数据集并有效地执行复杂的计算。具有简化数据操纵和数学任务的功能，Numpy是Python许多科学和分析库的关键支柱。
功能
Numpy提供了高级功能，使用户可以使用多维数组和矩阵。该库支持广泛的数学操作，使其适用于需要严格计算和数据分析的各种应用程序。
历史
Numpy起源于2005年，它源自一个名为Numeric的较早库。从那以后，它通过科学界的贡献而发展，不断改善其产品并在现代计算环境中保持相关性。
Numpy阵列和Python列表之间的区别
尽管Numpy阵列和Python列表都可以存储数据，但它们的功能和性能差异很大。
Python列表
Python列表具有通用性，但主要设计用于通用数据存储。他们可以存储异质数据类型，但缺乏Numpy提供的有效数学操作。
numpy数组
另一方面，Numpy阵列要求元素具有相同的数据类型，从而提高性能。这种同质性使Numpy可以比其列表对应人员更快地执行操作，尤其是在处理大型数据集时。
n维阵列（ndarrays）
Numpy的核心数据结构是“ Ndarray”，它代表N维数组。
定义
“ ndarray”是一个固定尺寸阵列，可容纳均匀键入的数据，为数值数据表示提供了可靠的结构。
方面
这些阵列支持多维配置 – 意味着它们可以在两个维度（矩阵），三个维度（张量）或更多方面表示数据，从而允许复杂的数学建模。
属性
`ndarrays’的关键属性包括`shape’，它描述了数组的尺寸和`dtype’，该元素指示其元素的数据类型。
例子
这是您可以创建一个二维的numpy数组的方法：
Python
导入numpy作为NP
array_2d = np.array（[[1, 2]，，，， [3, 4]）））
阵列操纵和数学操作
Numpy简化了各种数学操作和阵列操作。
索引
Numpy阵列中的索引基于零，这意味着使用索引0访问了第一个元素。这种熟悉度与来自其他语言的程序员很好地符合。
数学功能
Numpy还包括一系列数学功能，可促进对数组的操作，例如：
- 添加： 元素的添加数组。
- 减法： 数组的元素减法。
- 乘法： 数组的元素乘法。
- 分配： 数组的元素划分。
- 启用： 将要素提高到力量。
- 矩阵乘法： 联合行和列操作。
加法的示例
例如，可以这样添加两个Numpy阵列：
Python
array1 = np.array（[1, 2, 3]）
array2 = np.array（[4, 5, 6]）
结果= array1 + array2＃输出将为 [5, 7, 9]
库功能
Numpy提供了60多个数学功能，涵盖了逻辑，代数和微积分等不同领域，使用户可以轻松地执行复杂的计算。
numpy的常见应用
Numpy的多功能性使其适用于各个字段。
数据科学
在数据科学中，它在数据操作，清洁和分析中起着至关重要的作用，从而使数据科学家能够有效地表达复杂的数据关系。
科学计算
它的功能扩展到科学计算，尤其是在求解微分方程和执行矩阵操作方面，这对于模拟至关重要。
机器学习
Numpy是针对Tensorflow和Scikit-Learn等各种机器学习库的基础，为培训模型提供了有效的数据结构。
信号/图像处理
在信号和图像处理中，Numpy促进了大数据阵列的表示和转换，从而使增强功能更易于管理。
numpy的局限性
尽管具有优势，但Numpy确实有局限性。
灵活性
一个限制是其灵活性降低，因为它主要集中于数值数据类型。在需要多种数据类型的应用程序中，这种专业化可能是一个缺点。
非数字数据
Numpy的性能未针对非数字数据类型进行优化，因此它不适合涉及文本或其他非数字形式的项目。
修改的性能
另一个约束是它在处理对数组的动态修改方面的效率低下。调整数组的大小或形状通常会导致性能放缓。
安装和导入numpy
开始使用Numpy需要几个步骤。
先决条件
在安装Numpy之前，请确保您已经在系统上设置了Python，因为该库是专门用于Python的。
安装方法
您可以使用conda或pip安装numpy。以下是：
使用PIP： 打开您的终端或命令提示符并运行：
bash
PIP安装numpy
使用conda： 如果您喜欢Conda，请使用以下命令：
bash
conda安装numpy
输入
安装后，将Numpy导入Python代码很简单。在脚本开头使用以下命令：
Python
导入numpy作为NP
这种做法遵循社区大会，并允许您在访问Numpy功能和功能时将“ NP”用作别名。
