NumPy是使用Python的科學(xué)計(jì)算的基本包。其中包括: 一個(gè)強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象 復(fù)雜(廣播)功能 用于集成C / C ++和Fortran代碼的工具 有用的線性代數(shù),傅立葉變換和隨機(jī)數(shù)能力 除了其明顯的科學(xué)用途,NumPy也可以用作通用數(shù)據(jù)的高效多維容器。可以定義任意數(shù)據(jù)類型。這允許NumPy無縫,快速地與各種各樣的數(shù)據(jù)庫集成。
標(biāo)準(zhǔn)安裝的Python中用列表(list)保存一組值,可以用來當(dāng)作數(shù)組使用,不過由于列表的元素可以是任何對(duì)象,因此列表中所保存的是對(duì)象的指針。這樣為了保存一個(gè)簡(jiǎn)單的[1,2,3],需要有3個(gè)指針和三個(gè)整數(shù)對(duì)象。對(duì)于數(shù)值運(yùn)算來說這種結(jié)構(gòu)顯然比較浪費(fèi)內(nèi)存和CPU計(jì)算時(shí)間。
此外Python還提供了一個(gè)array模塊,array對(duì)象和列表不同,它直接保存數(shù)值,和C語言的一維數(shù)組比較類似。但是由于它不支持多維,也沒有各種運(yùn)算函數(shù),因此也不適合做數(shù)值運(yùn)算。
NumPy的誕生彌補(bǔ)了這些不足,NumPy提供了兩種基本的對(duì)象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray(下文統(tǒng)一稱之為數(shù)組)是存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組,而ufunc則是能夠?qū)?shù)組進(jìn)行處理的函數(shù)。 參考資料:
http://www.open-open.com/lib/view/open1455610675323.html
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