NumPy短評
NumPy 是 Python 體系開源免費的底層數值計算庫，依托 ndarray 數組實現矢量化高速運算，依靠 C 語言底層規避原生循環的性能短板。作為 Pandas、深度學習框架的底層基石，內置線性代數、隨機數等工具，協議寬松支持商用，內存管理方案成熟，是數值處理必不可少的基礎工具。NumPy適合人群
數據分析、算法研發、機器學習開發人員首選工具；理工科學生完成課程數值仿真、實驗數據演算；科研工作者處理實測數據；量化編程、圖像像素處理的開發者，都需要依靠該庫完成大批量數字運算工作。
NumPy軟件介紹
NumPy(Numeric Python)提供了許多高級的數值編程工具，如：矩陣數據類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司使用，以及核心的科學計算組織如：Lawrence Livermore，NASA用其處理一些本來使用C++，Fortran或Matlab等所做的任務。NumPy軟件特色
※深度學習框架可加快從研究原型到生產部署的過程。※機器學習的端到端平臺，可輕松構建和部署基于ML的應用程序。
※深度學習框架適用于靈活的研究原型和生產。
※用于列式內存數據和分析的跨語言開發平臺。
※具有廣播和惰性計算的多維數組，用于數值分析。
※開發用于數組計算的庫，重新創建NumPy的基本概念。
※使API與實現脫鉤的Python后端系統;unumpy提供了一個NumPy API。
※分布式陣列和高級并行分析功能，可實現大規模性能。
※兼容NumPy的數組庫，用于使用Python進行GPU加速計算。
※NumPy程序的可組合轉換：區分，矢量化，即時編譯到GPU / TPU。
※帶標簽的索引多維數組，用于高級分析和可視化
※兼容NumPy的稀疏數組庫，該庫與Dask和SciPy的稀疏線性代數集成。
※Tensor學習，代數和后端可無縫使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy。
NumPy軟件功能
強大的N維陣列快速且通用的NumPy矢量化、索引和廣播概念是當今陣列計算的事實標準。
數值計算工具
NumPy提供全面的數學函數、隨機數生成器、線性代數例程、傅立葉變換等。
可互操作
NumPy支持廣泛的硬件和計算平臺，并與分布式、GPU和稀疏陣列庫配合良好。
性能
NumPy的核心是經過良好優化的C代碼。以編譯代碼的速度享受Python的靈活性。
易于使用
NumPy的高級語法使它對于任何背景或經驗級別的程序員來說都是可訪問和高效的。
開源
NumPy是在自由的BSD許可下發布的，由一個充滿活力、反應迅速、多樣化的社區在GitHub上公開開發和維護。
NumPy常見問題
1. 問：數組和列表最主要的不同點？答：列表數據類型混雜，數組元素格式統一。數組內存連續交由 C 運算，大批量數值計算效率，遠高于 Python 循環遍歷列表的寫法。
2. 問：最簡單的 NumPy 安裝方式是什么？
答：使用 pip install numpy 命令即可安裝，Anaconda 集成環境默認預裝該庫，導入模塊就能直接使用，無需額外編譯配置環境。
3. 問：NumPy 能夠處理多維矩陣運算嗎？
答：支持一維到超高維數組運算，自帶矩陣相乘、轉置、行列式求解等算法，不用手動編寫繁雜的矩陣運算底層邏輯代碼。
4. 問：矢量化運算運行更快的原因？
答：計算邏輯下沉到 C 層批量執行，避開 Python 解釋器循環開銷，配合 CPU 緩存優化數據讀取，數據量越大速度優勢越明顯。
5. 問：NumPy 支持讀取本地數值文件嗎？
答：自帶 loadtxt 讀寫文本數值，npy 格式可完整保存數組結構；帶表頭的復雜表格文件，搭配 Pandas 進行處理會更加省心高效。
NumPy與Pandas區別
定位區別：NumPy 負責底層原始數組數值運算；Pandas 基于 NumPy 二次封裝，主打帶行列標簽的結構化業務表格處理工作。
內容區別：NumPy 僅處理純數字矩陣數據；Pandas 拓展了缺失值處理、表格篩選、Excel 讀寫等功能，貼合真實業務數據整理需求。
體驗區別：NumPy 偏向底層硬核計算，代碼原生度高；Pandas 封裝完善，上手即可處理業務數據，適配日常的數據統計與報表制作。
人群區別：NumPy 供給算法底層數值運算開發使用；Pandas 面向財務、運營、數據崗位處理業務表格，完成數據清洗統計工作。
NumPy更新日志
1.修復BUG，新版體驗更佳2.更改了部分頁面
華軍小編推薦：
NumPy這種類型的軟件小編已經用了挺多年的了，但是還是這個軟件最好用,Maven、OpenCart、Java2 Runtime Environment、GCC For Linux、Free Pascal也是不錯的軟件，推薦同學們下載使用。
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