在對大型數組執行操作時,Numpy的速度比Python列表的速度快了好幾百。因為Numpy數組本身能節省內存,并且Numpy在執行算術、統計和線性代數運算時采用了優化算法。

Numpy的另一個強大功能是具有可以表示向量和矩陣的多維數組數據結構。Numpy對矩陣運算進行了優化,使我們能夠高效地執行線性代數運算,使其*適合解決機器學習問題。那么接下來我們就來了解一下Numpy庫:

關于Numpy

Numpy是Python科學計算的基礎包,它提供的功能如下:

1、快速高效的多維數組對象ndarray。

2、用于對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數。

Python

3、用于讀寫硬盤上基于數組的數據集的工具。

4、線性代數運算、傅里葉變換,以及隨機數生成。

5、用于將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。

Numpy除了為Python提供快速的數組處理能力,Numpy在數據分析方面還有另外一個主要作用,及作為在算法之間傳遞數據的容器。對于數值型數據。Numpy數組在存儲和處理數據時要比內置的Python數據結構高效得多。此外,由低級語言編寫的庫可以直接操作Numpy數字中的數據,無需進行任何數據復制工作。