Что такое Numpy, и с чем его едят?

NumPy — это основной пакет для научных вычислений в Python. Это библиотека Python, которая предоставляет объект многомерного массива, различные производные объекты (такие как маскированные массивы и матрицы) и набор подпрограмм для быстрых операций с массивами, включая математические, логические, манипуляции с фигурами, сортировку, выбор, ввод-вывод. , дискретные преобразования Фурье, основы линейной алгебры, основные статистические операции, случайное моделирование и многое другое.

В основе пакета NumPy лежит объект ndarray. Это инкапсулирует n-мерные массивы однородных типов данных, при этом многие операции выполняются в скомпилированном коде для повышения производительности. Между массивами NumPy и стандартными последовательностями Python есть несколько важных отличий:

Массивы NumPy имеют фиксированный размер при создании, в отличие от списков Python (которые могут динамически увеличиваться). Изменение размера ndarray создаст новый массив и удалит исходный.

Все элементы в массиве NumPy должны иметь один и тот же тип данных и, следовательно, иметь одинаковый размер в памяти. Исключение: можно иметь массивы объектов (Python, включая NumPy), что позволяет использовать массивы элементов разного размера.

Массивы NumPy упрощают выполнение сложных математических и других операций с большими объемами данных. Обычно такие операции выполняются более эффективно и с меньшим количеством кода, чем это возможно при использовании встроенных последовательностей Python.

Растущее множество научных и математических пакетов на основе Python используют массивы NumPy; хотя они обычно поддерживают ввод последовательности Python, они преобразуют такой ввод в массивы NumPy перед обработкой и часто выводят массивы NumPy. Другими словами, чтобы эффективно использовать большую часть (возможно, даже большую часть) современного научного/математического программного обеспечения на основе Python, просто знать, как использовать встроенные типы последовательностей Python, недостаточно — нужно также знать, как использовать массивы NumPy.

===============================

Наиболее важным объектом, определенным в NumPy, является тип N-мерного массива, называемый ndarray. Он описывает набор элементов одного типа. Доступ к элементам в коллекции можно получить с помощью индекса, начинающегося с нуля.

Каждый элемент в ndarray занимает в памяти блок одинакового размера. Каждый элемент в ndarray является объектом объекта типа данных (называемого dtype).

Любой элемент, извлеченный из объекта ndarray (посредством слайсинга), представлен объектом Python одного из скалярных типов массива. На следующей диаграмме показана связь между ndarray, объектом типа данных (dtype) и скалярным типом массива.

Экземпляр класса ndarray может быть создан с помощью различных процедур создания массивов, описанных далее в руководстве. Базовый ndarray создается с использованием функции массива в NumPy следующим образом:

numpy.array

Он создает ndarray из любого объекта, предоставляющего интерфейс массива, или из любого метода, который возвращает массив.

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

Смотри детально