NumPy 教程

NumPy（Numerical Python）是 Python 的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比 Python 自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

您应当具备的基础知识

在继续学习之前，您需要对下面的知识有基本的了解：

• Python
• C
• C++

什么是 NumPy？

• NumPy 是用于处理数组的 python 库。
• 它还拥有在线性代数、傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数。
• NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建。它是一个开源项目，您可以自由使用它。
• NumPy 指的是数值 Python（Numerical Python）。

为何使用 NumPy？

• 在 Python 中，我们有满足数组功能的列表，但是处理起来很慢。
• NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。
• NumPy 中的数组对象称为 ndarray，它提供了许多支持函数，使得利用 ndarray 非常容易。
• 数组在数据科学中非常常用，因为速度和资源非常重要。数据科学：计算机科学的一个分支，研究如何存储、使用和分析数据以从中获取信息。

为什么 NumPy 比列表快？

• 与列表不同，NumPy 数组存储在内存中的一个连续位置，因此进程可以非常有效地访问和操纵它们。
• 这种行为在计算机科学中称为引用的局部性。
• 这是 NumPy 比列表更快的主要原因。它还经过了优化，可与最新的 CPU 体系结构一同使用。

NumPy 用哪种语言编写？

NumPy 是一个 Python 库，部分用 Python 编写，但是大多数需要快速计算的部分都是用 C 或 C ++ 编写的。

NumPy 相关链接

• NumPy 官网 http://www.numpy.org/
• NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy
• SciPy 官网：https://www.scipy.org/
• SciPy 源代码：https://github.com/scipy/scipy
• Matplotlib 教程：Matplotlib 教程
• Matplotlib 官网：https://matplotlib.org/
• Matplotlib 源代码：https://github.com/matplotlib/matplotlib