NumPyเป็นไลบรารีที่ทรงพลังใน Python ที่ให้การสนับสนุนสำหรับอาร์เรย์และเมทริกซ์ขนาดใหญ่หลายมิติ พร้อมกับฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูงที่หลากหลายในการทำงานกับอาร์เรย์เหล่านี้ เป็นหนึ่งในไลบรารีหลักในระบบนิเวศการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และถูกใช้อย่างแพร่หลายสำหรับงานที่มีตั้งแต่การดำเนินการทางคณิตศาสตร์ง่ายๆ ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน

คุณสมบัติหลักของ NumPy คือวัตถุ ndarray (n-dimensional array) ซึ่งเป็นคอนเทนเนอร์ที่รวดเร็วและยืดหยุ่นสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Python ต่างจากรายการของ Python, NumPy arrays ถูกเก็บไว้ในตำแหน่งหน่วยความจำที่ต่อเนื่องกัน ซึ่งทำให้สามารถเข้าถึงและจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งทำให้ NumPy มีคุณค่ามากในการจัดการข้อมูลจำนวนมากและการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ต้องการความเร็วและความแม่นยำ

NumPy มีฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์จำนวนมาก เช่น การดำเนินการพีชคณิตเชิงเส้น ฟังก์ชันทางสถิติ และการสร้างเลขสุ่ม ฟังก์ชันเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพและสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ NumPy เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับทุกคนที่ทำงานในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง หรือการวิจัยทางวิทยาศาสตร์

NumPy ได้กลายเป็นพื้นฐานสำหรับไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายใน Python เช่น pandas, SciPy และ scikit-learn ความสามารถในการผสานรวมกับไลบรารีเหล่านี้อย่างไร้รอยต่อและการสนับสนุนจากชุมชนที่กว้างขวางทำให้ NumPy เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการทำการวิเคราะห์ข้อมูลและการคำนวณตัวเลขอย่างมีประสิทธิภาพ

คุณสมบัติหลัก:

• อาร์เรย์ N มิติ: วัตถุอาร์เรย์หลายมิติที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• การกระจาย: ช่วยให้สามารถดำเนินการคำนวณพื้นฐานกับอาเรย์ที่มีรูปทรงต่างกันได้โดยไม่ต้องวนลูปแบบชัดเจน
• Universal Functions (ufuncs): การดำเนินการอย่างรวดเร็วในแต่ละองค์ประกอบของอาร์เรย์สำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์
• Indexing และ Slicing: เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเข้าถึงและจัดการข้อมูลภายในอาร์เรย์
• พีชคณิตเชิงเส้นและฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์: รองรับการทำงานกับเมทริกซ์ พีชคณิตเชิงเส้น และฟังก์ชันทางสถิติในตัว
• ความสามารถในการทำงานร่วมกัน: เข้ากันได้กับไลบรารีทางวิทยาศาสตร์อื่น ๆ และสามารถทำงานร่วมกับโค้ด C, C++ และ Fortran ได้
• การสร้างตัวเลขสุ่ม: เครื่องมือสำหรับสร้างตัวเลขสุ่มสำหรับการจำลองและการใช้งานทางสถิติ
• การใช้หน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพ: ประหยัดหน่วยความจำและเร็วกว่า Python lists สำหรับจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่