NumPylà một thư viện mạnh mẽ trong Python cung cấp hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn, đa chiều, cùng với một tập hợp các hàm toán học cao cấp để thao tác trên các mảng này. Nó là một trong những thư viện cốt lõi trong hệ sinh thái tính toán khoa học và được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ từ các phép toán toán học đơn giản đến phân tích dữ liệu phức tạp.

Tính năng chính của NumPy là đối tượng ndarray (mảng n chiều), đây là một bộ chứa nhanh và linh hoạt cho các tập dữ liệu lớn trong Python. Không giống như danh sách trong Python, các mảng NumPy được lưu trữ ở những vị trí bộ nhớ liên tục, điều này cho phép truy cập và thao tác chúng hiệu quả hơn. Điều này làm cho NumPy rất có giá trị trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn và thực hiện các tính toán toán học yêu cầu tốc độ và độ chính xác.

NumPy cung cấp một bộ sưu tập lớn các hàm toán học, chẳng hạn như các phép toán đại số tuyến tính, các hàm thống kê và tạo số ngẫu nhiên. Những hàm này được tối ưu hóa cho hiệu suất và có thể được thực thi một cách hiệu quả, làm cho NumPy trở thành công cụ thiết yếu cho bất kỳ ai làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, học máy hoặc nghiên cứu khoa học.

NumPy đã trở thành nền tảng cho nhiều thư viện khoa học dữ liệu khác trong Python, chẳng hạn như pandas, SciPy và scikit-learn. Khả năng tích hợp liền mạch với các thư viện này và sự hỗ trợ rộng rãi từ cộng đồng làm cho NumPy trở thành lựa chọn hàng đầu cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu muốn thực hiện phân tích dữ liệu và tính toán số một cách hiệu quả.

Các tính năng chính:

• Mảng N-chiều: Đối tượng mảng đa chiều hiệu quả để xử lý các tập dữ liệu lớn.
• Phát sóng: Cho phép phép toán số học trên các mảng có hình dạng khác nhau mà không cần lặp tường minh.
• Hàm số phổ quát (ufuncs): Các phép toán nhanh, theo từng phần tử trên mảng để thực hiện các tính toán toán học.
• Chỉ mục và Slicing: Công cụ mạnh mẽ để truy cập và thao tác dữ liệu bên trong các mảng.
• Đại số tuyến tính và các hàm toán học: Hỗ trợ tích hợp cho các phép toán ma trận, đại số tuyến tính và các hàm thống kê.
• Tương tác: Tương thích với các thư viện khoa học khác và có thể kết nối với mã C, C++, và Fortran.
• Sinh Số Ngẫu Nhiên: Công cụ tạo số ngẫu nhiên cho mô phỏng và ứng dụng thống kê.
• Sử Dụng Bộ Nhớ Hiệu Quả: Sử dụng bộ nhớ hiệu quả hơn và nhanh hơn danh sách Python khi xử lý các tập dữ liệu lớn.