numpy

numpy的意思：是Python的一种开源的数值计算扩展。 补充资料: Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。 Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。像Perl语言一样，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。 简介： Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。 Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python。就是科学计算包。 a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code useful linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities 一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 NumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。

numpy是Python的一种开源的数值计算扩展。 这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，该结构也可以用来表示矩阵，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 Numpy是一个用python实现的科学计算，包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。 Numpy介绍： 1、数据类型。 numpy支持的数据类型比Python内置的类型要多很多，基本上可以和C语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为Python内置的类型。 2、性能。 ndarray在存储数据的时候，数据与数据的地址都是连续的，这样就给使得批量操作数组元素时速度更快。这是因为ndarray中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以ndarray在存储元素时内存可以连续。 而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展，这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。一：Numpy相关介绍：一个用python实现的科学计算包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。二：NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组，许多操作在编译代码中执行以提高性能。NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别：?NumPy数组在创建时具有固定大小，与Python列表（可以动态增长）不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。?NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。例外：可以有（Python，包括NumPy）对象的数组，从而允许不同大小的元素的数组。?NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，与使用Python的内置序列相比，这些操作的执行效率更高，代码更少。?越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组; 虽然这些通常支持Python序列输入，但它们在处理之前将这些输入转换为NumPy数组，并且它们通常输出NumPy数组。换句话说，为了有效地使用当今大量（甚至大多数）基于Python的科学/数学软件，只知道如何使用Python的内置序列类型是不够的 - 还需要知道如何使用NumPy数组。