Numpy库介绍
NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作,可以帮助程序员轻松地进行数值计算。在数据分析和机器学习领域被广泛使用。他有以下几个特点:
1.numpy内置了并行运算功能,当系统有多个核心时,做某种计算时,numpy会自动做并行计算。
2.Numpy底层使用C语言编写,内部解除了GIL(全局解释器锁),其对数组的操作速度不受Python解释器的限制,效率远高于纯Python代码。
3.有一个强大的N维数组对象Array(一种类似于列表的东西)。
4.实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
总而言之,他是一个非常高效的用于处理数值型运算的包。
安装:
通过pip install numpy即可安装。
教程地址:
官网:https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html。
中文文档:https://www.numpy.org.cn/user_guide/quickstart_tutorial/index.html。
Numpy数组和Python列表性能对比:
比如我们想要对一个Numpy数组和Python列表中的每个素进行求平方。那么代码如下:
Python列表的方式
t1 = time.time()
a = []
for x in range(100000):
a.append(x**2)
t2 = time.time()
t = t2 - t1
print(t)
花费的时间大约是0.07180左右。而如果使用numpy的数组来做,那速度就要快很多了:
t3 = time.time()
b = np.arange(100000)**2
t4 = time.time()
print(t4-t3)
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