NumPy是Python語言的一個擴充程序庫。支持高級大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學函數(shù)庫。Numpy內(nèi)部解除了CPython的GIL(全局解釋器鎖)，運行效率極好，是大量機器學習框架的基礎庫!

NumPy的全名為NumericPython，是一個開源的Python科學計算庫，它包括：

一個強大的N維數(shù)組對象ndrray;

比較成熟的(廣播)函數(shù)庫;

用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包;

實用的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機數(shù)生成函數(shù)

NumPy的優(yōu)點：

對于同樣的數(shù)值計算任務，使用NumPy要比直接編寫Python代碼便捷得多;

NumPy中的數(shù)組的存儲效率和輸入輸出性能均遠遠優(yōu)于Python中等價的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，且其能夠提升的性能是與數(shù)組中的元素成比例的;

NumPy的大部分代碼都是用C語言寫的，其底層算法在設計時就有著優(yōu)異的性能，這使得NumPy比純Python代碼高效得多

當然，NumPy也有其不足之處，由于NumPy使用內(nèi)存映射文件以達到最優(yōu)的數(shù)據(jù)讀寫性能，而內(nèi)存的大小限制了其對TB級大文件的處理;此外，NumPy數(shù)組的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科學計算之外的領域，NumPy的優(yōu)勢也就不那么明顯。

以上內(nèi)容為大家介紹了PythonNumPy，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構(gòu):千鋒教育。