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Python数据分析 – NumPy数值计算基础

NumPy数值计算基础

NumPy是用于数据科学计算的基础模块,不但能够完成科学计算的任务,而且能够被用作高效的多维数据容器,可用于存储和处理大型矩阵。NumPy的数据容器能够保存任意类型的数据,这使得NumPy可以无缝并快速地整合各种数据。NumPy本身并没有提供很多高级的数据分析功能。理解NumPy 数组及数组计算有助于更加高效地使用诸如pandas等数据处理工具。

NumPy之所以如此重要,其中一个原因就是它的设计对于含有大量数组的数据非常有效。此外还有如下原因:

  1. NumPy在内部将数据存储在连续的内存块上,这与其他的Python内建数据结构是不同的。NumPy的算法库是用C语言写的,所以在操作数据内存时,不需要任何类型检查或者其他管理操作。NumPy数组使用的内存量也小于其他Python内建序列。
  2. NumPy可以针对全量数组进行复杂计算而不需要写Python循环。

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