NumPyadalah perpustakaan yang kuat dalam Python yang menyediakan dukungan untuk array dan matriks besar, multi-dimensi, bersama dengan koleksi fungsi matematis tingkat tinggi untuk memanipulasi array ini. Ini adalah salah satu perpustakaan inti dalam ekosistem komputasi ilmiah dan banyak digunakan untuk tugas yang berkisar dari operasi matematis sederhana hingga analisis data yang kompleks.

Fitur utama dari NumPy adalah objek ndarray (n-dimensional array), yang merupakan wadah cepat dan fleksibel untuk kumpulan data besar dalam Python. Berbeda dengan daftar Python, array NumPy disimpan dalam lokasi memori yang berdekatan, yang memungkinkan akses dan manipulasi yang lebih efisien. Hal ini membuat NumPy sangat berharga untuk menangani sejumlah besar data dan melakukan perhitungan matematis yang memerlukan kecepatan dan akurasi.

NumPy menyediakan koleksi yang luas dari fungsi matematika, seperti operasi aljabar linier, fungsi statistik, dan generasi angka acak. Fungsi-fungsi ini dioptimalkan untuk performa dan dapat dijalankan dengan efisien, menjadikan NumPy alat penting bagi siapa saja yang bekerja di bidang ilmu data, pembelajaran mesin, atau penelitian ilmiah.

NumPy telah menjadi dasar bagi banyak pustaka ilmu data lainnya di Python, seperti pandas, SciPy, dan scikit-learn. Kemampuannya untuk terintegrasi secara mulus dengan pustaka-pustaka ini dan dukungan komunitasnya yang luas membuat NumPy menjadi pilihan utama bagi pengembang dan peneliti yang ingin melakukan analisis data dan komputasi numerik secara efisien.

Fitur Utama:

• N-dimensional Arrays: Objek array multi-dimensi yang efisien untuk menangani kumpulan data besar.
• Broadcasting: Memungkinkan operasi aritmatika pada array dengan bentuk yang berbeda tanpa perlu perulangan eksplisit.
• Universal Functions (ufuncs): Operasi cepat dan elemen per elemen pada array untuk perhitungan matematis.
• Pengindeksan dan Pemotongan: Alat yang kuat untuk mengakses dan memanipulasi data dalam array.
• Aljabar Linear dan Fungsi Matematika: Dukungan bawaan untuk operasi matriks, aljabar linear, dan fungsi statistik.
• Interoperabilitas: Kompatibel dengan pustaka ilmiah lainnya dan dapat berinteraksi dengan kode C, C++, dan Fortran.
• Generasi Angka Acak: Alat untuk menghasilkan angka acak untuk simulasi dan aplikasi statistik.
• Penggunaan Memori yang Efisien: Lebih efisien dalam penggunaan memori dan lebih cepat daripada daftar Python untuk menangani dataset besar.