NumPyis een krachtige bibliotheek in Python die ondersteuning biedt voor grote, multi-dimensionale arrays en matrices, samen met een verzameling van hoog-niveau wiskundige functies om op deze arrays te werken. Het is een van de kernbibliotheken in het wetenschappelijk rekenen ecosysteem en wordt veel gebruikt voor taken variërend van eenvoudige wiskundige bewerkingen tot complexe data-analyse.

De belangrijkste functie van NumPy is het ndarray (n-dimensionale array) object, een snelle en flexibele container voor grote datasets in Python. In tegenstelling tot Python-lijsten worden NumPy-arrays opgeslagen in aangrenzende geheugencellen, waardoor ze efficiënter kunnen worden benaderd en gemanipuleerd. Dit maakt NumPy zeer waardevol voor het verwerken van grote hoeveelheden data en het uitvoeren van wiskundige berekeningen die snelheid en nauwkeurigheid vereisen.

NumPy biedt een uitgebreide verzameling wiskundige functies, zoals lineaire algebra-operaties, statistische functies en willekeurige getal generatie. Deze functies zijn geoptimaliseerd voor prestaties en kunnen efficiënt worden uitgevoerd, waardoor NumPy een onmisbaar hulpmiddel is voor iedereen die werkt in datawetenschap, machine learning of wetenschappelijk onderzoek.

NumPy is de basis geworden voor vele andere datawetenschapsbibliotheken in Python, zoals pandas, SciPy en scikit-learn. Het vermogen om naadloos te integreren met deze bibliotheken en de uitgebreide ondersteuning van de gemeenschap, maken NumPy een voor de hand liggende keuze voor ontwikkelaars en onderzoekers die efficiënt data-analyse en numerieke berekeningen willen uitvoeren.

Belangrijkste kenmerken:

• N-dimensionale Arrays: Efficiënt, multi-dimensionaal array-object voor het verwerken van grote datasets.
• Broadcasting: Hiermee kunnen rekenkundige bewerkingen op arrays van verschillende vormen worden uitgevoerd zonder expliciete herhaling.
• Universele functies (ufuncs): Snelle bewerkingen op array-elementen voor wiskundige berekeningen.
• Indexeren en Slicen: Krachtige tools voor het benaderen en manipuleren van gegevens binnen arrays.
• Lineaire Algebra en Wiskundige Functies: Ingebouwde ondersteuning voor matrixbewerkingen, lineaire algebra en statistische functies.
• Interoperabiliteit: Compatibel met andere wetenschappelijke bibliotheken en kan interfacen met C, C++ en Fortran-code.
• Willekeurige Nummergeneratie: Tools voor het genereren van willekeurige nummers voor simulaties en statistische toepassingen.
• Efficiënt Geheugengebruik: Meer geheugen-efficiënt en sneller dan Python lists voor het omgaan met grote datasets.