NumPy
-
Обзор NumPy
- NumPy — это библиотека для Python, добавляющая поддержку многомерных массивов и математических функций.
- Она была создана в 2005 году, объединив функции Numarray и Numeric, и финансируется NumFOCUS.
-
История и развитие
- Python изначально не был предназначен для численных вычислений, но привлек внимание научного сообщества.
- Numeric был разработан Джимом Фултоном и расширен Джимом Хугуниным, вдохновленный APL, MATLAB и другими языками.
- Numarray был более гибкой заменой Numeric, но имел проблемы с производительностью.
- NumPy был отделен от SciPy и стал самостоятельным пакетом, добавив поддержку Python 3 в 2011 году.
-
Особенности и использование
- NumPy нацелен на оптимизацию интерпретируемого байт-кода Python, предоставляя эффективные операции с массивами.
- Он интегрирован с Python и предоставляет функциональность, сравнимую с MATLAB.
- Дополнительные пакеты, такие как SciPy и Matplotlib, расширяют возможности NumPy.
- NumPy использует BLAS и LAPACK для ускорения вычислений в линейной алгебре.
-
Структура данных и ограничения
- NumPy предоставляет структуру данных ndarray, которая представляет собой однородно типизированные массивы.
- Некоторые операции с массивами NumPy могут быть сложными и требуют дополнительных библиотек.
- Массивы NumPy должны быть представлены в виде непрерывных буферов памяти, что ограничивает некоторые операции.
-
Альтернативы и будущее
- В последние годы появились альтернативные реализации массивов, такие как Dask и TensorFlow, которые могут ускорить вычисления.
- NumPy продолжает развиваться и адаптируется к новым технологиям, таким как графические процессоры и CUDA.
-
Примеры и рекомендации
- В статье приведены примеры основных операций и функций NumPy, а также ссылки на дополнительные ресурсы и учебные материалы.
Полный текст статьи: