NumPy 是一款用于 python 的強大開源庫，專為多維數(shù)據操作和數(shù)值計算而設計。它提供了一系列靈活且高效的工具，使開發(fā)者能夠輕松處理復雜的數(shù)據集。
核心功能
多維數(shù)組： NumPy 的核心數(shù)據結構是多維數(shù)組，稱為 ndarray。它允許用戶存儲和操作任意數(shù)量維度的異構數(shù)據。
線性代數(shù)操作： NumPy 提供了一系列線性代數(shù)操作，包括矩陣乘法、特征值分解和奇異值分解。
傅里葉變換： NumPy 支持快速傅里葉變換 (FFT)，用于信號處理和圖像處理。
統(tǒng)計函數(shù)： NumPy 包含用于計算均值、中位數(shù)、標準偏差和相關性的統(tǒng)計函數(shù)。
隨機數(shù)生成： NumPy 提供了生成各種類型隨機數(shù)的工具，包括均勻分布、正態(tài)分布和泊松分布。
優(yōu)勢
高效： NumPy 針對速度進行了優(yōu)化，使用高效的算法和高度優(yōu)化的 C 代碼。
靈活： NumPy 的 ndarray 允許用戶輕松創(chuàng)建和操作復雜的數(shù)據結構。
全面的： NumPy 提供了廣泛的函數(shù)和操作，涵蓋了數(shù)據處理的各種方面。
與其他庫的互操作性： NumPy 可以與其他流行的 Python 數(shù)據處理庫（例如 pandas 和 Scikit-learn）無縫集成。
廣泛的社區(qū)支持： NumPy 擁有一個活躍的開發(fā)者社區(qū)，提供文檔、教程和示例。
應用
NumPy 在各種應用中都有應用，包括：
數(shù)據科學： 數(shù)據清理、特征工程和建模。
機器學習： 特征提取、模型訓練和評估。
科學計算： 數(shù)值建模和仿真。
圖像處理： 圖像增強、分割和分析。
金融分析： 時間序列分析、風險評估和投資優(yōu)化。
學習資源
官方文檔：https://numpy.org/doc/stable/
教程：https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.18.1/user/quickstart.html
示例：https://github.com/numpy/numpy/tree/main/examples
結論
NumPy 是 Python 中數(shù)據處理和數(shù)值計算的寶貴工具。其高效、靈活和全面的功能使它成為數(shù)據科學家、機器學習工程師和科學家的必備庫。通過掌握 NumPy，開發(fā)者可以釋放 Python 的數(shù)據處理潛能，并高效解決復雜的數(shù)據處理任務。
