NumPy

NumPy官方版是一款由Python开发的编程工具。NumPy最新版内置了专业强大的N维数组对象、复杂的（广播）功能，集成C/C++和Fortran代码的工具，能够帮助用户存储和处理大型矩阵。NumPy软件支持多种个性化的编辑调整，用户可以轻松的创建更加优质的代码编写服务。

NumPy短评

NumPy 是 Python 体系开源免费的底层数值计算库，依托 ndarray 数组实现矢量化高速运算，依靠 C 语言底层规避原生循环的性能短板。作为 Pandas、深度学习框架的底层基石，内置线性代数、随机数等工具，协议宽松支持商用，内存管理方案成熟，是数值处理必不可少的基础工具。

NumPy适合人群

数据分析、算法研发、机器学习开发人员首选工具；理工科学生完成课程数值仿真、实验数据演算；科研工作者处理实测数据；量化编程、图像像素处理的开发者，都需要依靠该库完成大批量数字运算工作。

NumPy软件介绍

      NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，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软件特色

      ※深度学习框架可加快从研究原型到生产部署的过程。

      ※机器学习的端到端平台，可轻松构建和部署基于ML的应用程序。

      ※深度学习框架适用于灵活的研究原型和生产。

      ※用于列式内存数据和分析的跨语言开发平台。

      ※具有广播和惰性计算的多维数组，用于数值分析。

      ※开发用于数组计算的库，重新创建NumPy的基本概念。

      ※使API与实现脱钩的Python后端系统;unumpy提供了一个NumPy API。

      ※分布式阵列和高级并行分析功能，可实现大规模性能。

      ※兼容NumPy的数组库，用于使用Python进行GPU加速计算。

      ※NumPy程序的可组合转换：区分，矢量化，即时编译到GPU / TPU。

      ※带标签的索引多维数组，用于高级分析和可视化

      ※兼容NumPy的稀疏数组库，该库与Dask和SciPy的稀疏线性代数集成。

      ※Tensor学习，代数和后端可无缝使用NumPy，MXNet，PyTorch，TensorFlow或CuPy。

NumPy软件功能

      强大的N维阵列

      快速且通用的NumPy矢量化、索引和广播概念是当今阵列计算的事实标准。

      数值计算工具

      NumPy提供全面的数学函数、随机数生成器、线性代数例程、傅立叶变换等。

      可互操作

      NumPy支持广泛的硬件和计算平台，并与分布式、GPU和稀疏阵列库配合良好。

      性能

      NumPy的核心是经过良好优化的C代码。以编译代码的速度享受Python的灵活性。

      易于使用

      NumPy的高级语法使它对于任何背景或经验级别的程序员来说都是可访问和高效的。

      开源

      NumPy是在自由的BSD许可下发布的，由一个充满活力、反应迅速、多样化的社区在GitHub上公开开发和维护。

NumPy常见问题

1. 问：数组和列表最主要的不同点？

答：列表数据类型混杂，数组元素格式统一。数组内存连续交由 C 运算，大批量数值计算效率，远高于 Python 循环遍历列表的写法。

2. 问：最简单的 NumPy 安装方式是什么？

答：使用 pip install numpy 命令即可安装，Anaconda 集成环境默认预装该库，导入模块就能直接使用，无需额外编译配置环境。

3. 问：NumPy 能够处理多维矩阵运算吗？

答：支持一维到超高维数组运算，自带矩阵相乘、转置、行列式求解等算法，不用手动编写繁杂的矩阵运算底层逻辑代码。

4. 问：矢量化运算运行更快的原因？

答：计算逻辑下沉到 C 层批量执行，避开 Python 解释器循环开销，配合 CPU 缓存优化数据读取，数据量越大速度优势越明显。

5. 问：NumPy 支持读取本地数值文件吗？

答：自带 loadtxt 读写文本数值，npy 格式可完整保存数组结构；带表头的复杂表格文件，搭配 Pandas 进行处理会更加省心高效。

NumPy与Pandas区别

定位区别：NumPy 负责底层原始数组数值运算；Pandas 基于 NumPy 二次封装，主打带行列标签的结构化业务表格处理工作。

内容区别：NumPy 仅处理纯数字矩阵数据；Pandas 拓展了缺失值处理、表格筛选、Excel 读写等功能，贴合真实业务数据整理需求。

体验区别：NumPy 偏向底层硬核计算，代码原生度高；Pandas 封装完善，上手即可处理业务数据，适配日常的数据统计与报表制作。

人群区别：NumPy 供给算法底层数值运算开发使用；Pandas 面向财务、运营、数据岗位处理业务表格，完成数据清洗统计工作。