NumPyist eine leistungsstarke Bibliothek in Python, die Unterstützung für große, multidimensionale Arrays und Matrizen bietet, zusammen mit einer Sammlung von hochrangigen mathematischen Funktionen, um auf diesen Arrays zu operieren. Es ist eine der Kernbibliotheken im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens und wird weit verbreitet für Aufgaben verwendet, die von einfachen mathematischen Operationen bis hin zu komplexer Datenanalyse reichen.

Das Hauptmerkmal von NumPy ist sein ndarray-Objekt (n-dimensionales Array), das ein schnelles und flexibles Container für große Datensätze in Python ist. Im Gegensatz zu Python-Listen werden NumPy-Arrays in zusammenhängenden Speicherbereichen gespeichert, was ermöglicht, dass sie effizienter zugegriffen und manipuliert werden können. Dies macht NumPy äußerst wertvoll für den Umgang mit großen Datenmengen und die Durchführung mathematischer Berechnungen, die Geschwindigkeit und Genauigkeit erfordern.

NumPy bietet eine umfangreiche Sammlung mathematischer Funktionen, wie Lineare Algebra Operationen, statistische Funktionen und Zufallszahlengenerierung. Diese Funktionen sind für Leistung optimiert und können effizient ausgeführt werden, was NumPy zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jeden macht, der in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen oder wissenschaftliche Forschung tätig ist.

NumPy ist zur Grundlage für viele andere Datenwissenschaftsbibliotheken in Python geworden, wie pandas, SciPy und scikit-learn. Seine Fähigkeit, nahtlos mit diesen Bibliotheken zu integrieren, und seine umfangreiche Gemeinschaftsunterstützung machen NumPy zu einer bevorzugten Wahl für Entwickler und Forscher, die Datenanalyse und numerische Berechnungen effizient durchführen möchten.

Hauptmerkmale:

• N-dimensionale Arrays: Effizientes, multidimensionales Array-Objekt zur Verarbeitung großer Datensätze.
• Broadcasting: Ermöglicht arithmetische Operationen auf Arrays unterschiedlicher Formen ohne explizites Schleifen.
• Universalfunktionen (ufuncs): Schnelle, elementweise Operationen auf Arrays für mathematische Berechnungen.
• Indexierung und Slicing: Leistungsstarke Werkzeuge zum Zugriff auf und zur Manipulation von Daten innerhalb von Arrays.
• Lineare Algebra und mathematische Funktionen: Eingebaute Unterstützung für Matrixoperationen, lineare Algebra und statistische Funktionen.
• Interoperabilität: Kompatibel mit anderen wissenschaftlichen Bibliotheken und kann mit C-, C++- und Fortran-Code kommunizieren.
• Zufallszahlengenerierung: Werkzeuge zur Erzeugung zufälliger Zahlen für Simulationen und statistische Anwendungen.
• Effiziente Speichernutzung: Speicher effizienter und schneller als Python-Listen für die Verarbeitung großer Datensätze.