极客笔记Numpy：我应该换成Python吗
在编写数据科学和机器学习项目时，您可能已经了解到 NumPy（Numerical Python）有多重要。 NumPy 是一个基于 Python 的科学计算库，旨在提供一种处理多维数组和矩阵的引擎。 它是第一个在 Python 中执行向量和矩阵计算的库之一，具有以下优点：
- 它提供了快速的向量处理能力，使其成为执行数学计算和科学计算的完美工具。
- 它支持数组的广播操作，让您可以更容易地进行元素阵列之间的操作。
- 它具有各种用于实现快速排序，类似 Python 列表的搜索等实用程序，让您更好地控制数据流。
然而，最重要的是，NumPy 可以让您更轻松地在 Python 中执行数学计算，特别是涉及矩阵计算时。它提供了丰富的函数和方法来更好地处理多维数组，例如，您可以使用 NumPy 来计算协方差矩阵，单位矩阵，特征值，特征向量，矩阵的逆和伪逆等。
阅读更多：Numpy 教程
NumPy 与 Python 的区别
传统的 Python 列表方式不同于 NumPy 中的数组，NumPy 数组提供许多附加文件以更好地支持线性代数和矩阵计算。 NumPy 数组支持多维数组，可快速执行向量化操作。
# Python列表 vs 具有Numpy数组的Python
# python中建立一个包含20个数字的列表
>>> list_py = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
# python中两个列表的相加
>>> list_py + list_py
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
# 使用numpy构建一个包含20个数字的多维数组
>>> import numpy as np
>>> array_np = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20])
# numpy中两个数组的相加
>>> array_np + array_np
array([ 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40])
为什么要向 NumPy 过度
现在，你可能会问：“是否需要学习 NumPy 来进行数据科学和机器学习？”答案是“完全是”！
在您进一步探索数据科学和机器学习领域的深度时，您将发现大多数机器学习库和框架都依赖于 NumPy 数组。例如，SciPy，Pandas 和 Matplotlib 等数据科学中最常用的库都依赖于 NumPy。 因此，掌握 NumPy 数组对于进入数据科学和机器学习领域至关重要。
此外，使用 NumPy 对于处理大规模数据非常有用。 使用 Python 中的原始列表进行大型数据集的计算可能会非常耗时，尤其是计算涉及多个嵌套循环的矩阵操作时更是如此。 但是，使用 NumPy 可以更快速地执行这些操作，并使代码易于管理和维护。
学习 NumPy 的最佳途径
要了解如何在 Python 中使用 NumPy，最好的方法是阅读 NumPy 的官方文档和示例代码。 NumPy 提供了许多功能，例如创建 NumPy 数组，操作数组元素，使用数组函数和方法等等，这些功能的文档和详细示例代码可以在 NumPy 官方网站上找到。
此外，许多数据科学和机器学习教程和课程都涉及使用 NumPy。 它往往是这些课程中的一个核心组件，因为它为学生提供了在 Python 中执行数学计算和数据科学任务的工具。
最后，阅读和理解其他人编写的 Python 和 NumPy 代码也是学习 NumPy 的好方法。 开源社区中有许多使用 NumPy 的项目和库，可以作为学习 NumPy 的良好参考资料。
总结
学习 NumPy 对于想要进入数据科学和机器学习领域的人来说至关重要。 它是在 Python 中执行数学计算和科学计算任务的核心工具之一。 通过使用 NumPy，您可以更快速，更有效地处理和操作多维数组和矩阵，加快您的数据处理和机器学习任务，提高您的工作效率。