标签：Python 列表 数组 编写 NumPy ndarray

什么是 NumPy？

NumPy 是用于处理数组的 python 库。
它还拥有在线性代数、傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数。
NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建。它是一个开源项目，您可以自由使用它。
NumPy 指的是数值 Python（Numerical Python）。

为何使用 NumPy？

在 Python 中，我们有满足数组功能的列表，但是处理起来很慢。
NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。
NumPy 中的数组对象称为 ndarray，它提供了许多支持函数，使得利用 ndarray 非常容易。
数组在数据科学中非常常用，因为速度和资源非常重要。
数据科学：计算机科学的一个分支，研究如何存储、使用和分析数据以从中获取信息。

为什么 NumPy 比列表快？

与列表不同，NumPy 数组存储在内存中的一个连续位置，因此进程可以非常有效地访问和操纵它们。
这种行为在计算机科学中称为引用的局部性。
这是 NumPy 比列表更快的主要原因。它还经过了优化，可与最新的 CPU 体系结构一同使用。

NumPy 用哪种语言编写？

NumPy 是一个 Python 库，部分用 Python 编写，但是大多数需要快速计算的部分都是用 C 或 C ++ 编写的。

NumPy 代码库在哪里？

NumPy 的源代码位于这个 gith

标签：Python,列表,数组,编写,NumPy,ndarray
来源： https://blog.csdn.net/m0_55389447/article/details/121142341

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。