NumPy- Einführung
Was ist NumPy?
NumPy ist eine Python-Bibliothek, die zum Arbeiten mit Arrays verwendet wird.
Es hat auch Funktionen zum Arbeiten im Bereich der linearen Algebra, Fourier-Transformation und Matrizen.
NumPy wurde 2005 von Travis Oliphant entwickelt. Es ist ein Open-Source-Projekt und Sie können es frei verwenden.
NumPy steht für Numerical Python.
Warum NumPy verwenden?
In Python haben wir Listen, die dem Zweck von Arrays dienen, aber sie sind langsam zu verarbeiten.
NumPy zielt darauf ab, ein Array-Objekt bereitzustellen, das bis zu 50-mal schneller ist als herkömmliche Python-Listen.
Das Array-Objekt in NumPy heißt ndarray, es bietet viele unterstützende Funktionen, die das Arbeiten
ndarraysehr einfach machen.
Arrays werden sehr häufig in der Datenwissenschaft verwendet, wo Geschwindigkeit und Ressourcen sehr wichtig sind.
Data Science: ist ein Zweig der Informatik, in dem wir untersuchen, wie Daten gespeichert, verwendet und analysiert werden, um daraus Informationen abzuleiten.
Warum ist NumPy schneller als Listen?
NumPy-Arrays werden im Gegensatz zu Listen an einer kontinuierlichen Stelle im Speicher gespeichert, sodass Prozesse sehr effizient auf sie zugreifen und sie bearbeiten können.
Dieses Verhalten wird in der Informatik als Referenzlokalität bezeichnet.
Dies ist der Hauptgrund, warum NumPy schneller ist als Listen. Außerdem ist es für die Arbeit mit den neuesten CPU-Architekturen optimiert.
In welcher Sprache ist NumPy geschrieben?
NumPy ist eine Python-Bibliothek und teilweise in Python geschrieben, aber die meisten Teile, die eine schnelle Berechnung erfordern, sind in C oder C++ geschrieben.
Wo ist die NumPy-Codebasis?
Der Quellcode für NumPy befindet sich in diesem Github-Repository https://github.com/numpy/numpy
github: ermöglicht es vielen Leuten, an der gleichen Codebasis zu arbeiten.