NumPy教程

Numpy教程

NumPy是一個Python庫用於使用Python編程語言。它是開源軟件,其發展和工作有許多因素。它提供了支持大型、多維數組和矩陣。它還支持大量高級數學函數應用函數的數組。數字是以前NumPy。設計和開發,將連同其他開發人員在2005年。NumPy被特拉維斯奧列芬特的發明。他競爭Numarray的合並特征數值連同其他一些廣泛的變化。NumFOCUS財政讚助NumPy項目。

NumPy專注於Python的CPython的參考實現。這是一個non-optimizing字節碼解釋器。數學算法編程到CPython運行和執行慢比其他編譯的等價物。NumPy地址這個限製部分執行緩慢的問題。它提供了多維數組、函數和運算符,可以在數組有效運作。這些操作需要改變的一些代碼,例如內部循環,使用NumPy。

NumPy給Python相同的功能的MATLAB作為這兩個庫是解釋性的,和這兩個庫允許開發人員編寫faster-compiling程序。這個擁有就編碼的大多數操作函數對數組或矩陣和標量。NumPy相比,MATLAB擁有大量的額外的工具箱,如仿真軟件。另一方麵,NumPy本質上是與Python編程集成。這是一個現代和完整的編程語言使用得最普遍。NumPy還包括贈送的Python包如SciPy和MAtplotlib庫。SciPy增加了額外的MATLAB-like功能,而Matplotlib做策劃方案提供MATLAB-like繪圖功能。bla和LAPACK NumPy和MATLAB依靠內部有效地計算線性代數。

計算機視覺是一個Python綁定廣泛使用的庫,OpenCV使用NumPy數組來存儲數據和函數。圖像與多個頻道中表示一個簡單的三維數組索引、切片或屏蔽不同的數組是真正有效的方法來訪問特定像素的圖像。NumPy數組被認為是OpenCV的通用數據結構圖像,提取的特征點、篩選內核和更多的極大簡化了編程和解碼的工作流。

ndarray數據結構“ndarray”的核心功能是NumPy n維數組數據結構。這些數組已經邁過意見的記憶。相反,Python的內置數據結構列表,這些數組是同質的類型,這意味著一個數組中的所有元素必須是相同類型的。數組的類型可以查看內存緩衝區分配到C / c++, Cython,和Fortan擴展到CPython的翻譯不總是需要複製數據,這使它一定程度的兼容現有的數字圖書館。SciPy計劃利用這個功能,包裝一些類似的庫,bla和LAPACK明顯。內存映射ndarrays NumPy的內置支持。

限製:

追加或插入條目到一個數組中平凡地是不可能的,因為它是Python的列表。np。墊()例程用於擴展所需的形狀和數組實際上創造了新的數組填充價值觀,現有的數組複製到新數組,並返回它。np。連接([a1, a2])操作實際上NumPy不會鏈接兩個數組,但它返回一個新的數組中充滿了實體按順序從給定的數組。np。重塑()重塑給定數組的維數。這僅僅是可能的,隻要數組中元素的總數保持不變。這些情況發生的事實NumPy數組應該意見一個連續的內存緩衝區。火災是替代方案,試圖克服這個限製。

算法不能表示為vectorize操作執行緩慢,因為他們應該實現純Python。數組的向量化可以增加記憶幾個操作的複雜性從常數線性的臨時數組應該創建一個輸入的大小。幾組實現數值的運行時編譯代碼來避免這些問題。Numba、numexpr scipy。編織是開源的解決方案與NumPy合並。Cython和達爾菲的居民是替代靜態編譯器對這些開源的解決方案。

許多最近的趨勢和大規模科學計算應用程序要求超過NumPy數組的功能,例如,NumPy數組通常加載到計算機的內存可以有能力分析大量的數據不足。此外,NumPy單個CPU上執行操作。然而,許多線性代數操作加速通過集群的cpu上執行這些操作或專門的硬件,例如,gpu和tpu。這些大多是用在許多深度學習應用。

許多替代陣列實現了在科學Python生態係統在最近幾年。這些包括Dask(用於分布式陣列)和TensorFlow或JAX (gpu用於計算)。這些通常實現NumPy API的一個子集或他們模仿它,因為它的受歡迎程度,也使開發人員可以改變數組實現以最小的更改需要的代碼。CUPy最近推出了圖書館,加速了Nvidia的CUDA框架,這表明可能更快地計算數組。它被認為是替代NumPy。

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