python numpy是啥库

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NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级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。Numpy内部解除了CPytho

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级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。Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库!

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NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括:

·一个强大的N维数组对象ndrray;

·比较成熟的(广播)函数库;

·用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;

·实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

NumPy的优点:

·对于同样的数值计算任务,使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多;

·NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构,且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的;

·NumPy的大部分代码都是用C语言写的,其底层算法在设计时就有着优异的性能,这使得NumPy比纯Python代码高效得多。

当然,NumPy也有其不足之处,由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能,而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理;此外,NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此,在科学计算之外的领域,NumPy的优势也就不那么明显。

参考技术A NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展,这种工具可以用来存储和处理大型矩阵,比如Python自身的嵌套列表结构要高效的多,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。
NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生,多为大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence
livermore、nasa用其处理一些本来使用C++,Fortran或matlab等所做的任务。
NumPy支持的数据类型比Python内置的数据类型要多很多,基本上可以和C语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为Python内置的类型。
bool_:布尔型数据类型(true或false)
Int_:默认的整数类型(类似于C语言中的long,int32或int64)
Intc:与C的int类型一样,一般是int32或者int64
intp:用于索引的整数类型,类似于C的ssize_t
int8:字节(-128 to 127)
int16:整数(-32768 to 32767)
int32:整数(-2147483648 to 2147483647)
int64:整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807)
uint8:无符号整数(0 to 255)
uint16:无符号整数(0 to 65535)
uint32:无符号整数(0 to 4294967295)
uint64:无符号整数(0 to 18446744073709551615)
float_:float64 类型的简写
float16:半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位
float32:单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位
float64:双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位
complex_:complex128 类型的简写,即 128 位复数
complex64:复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分)
complex128:复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分)

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