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Numpy 是一个开源的 Python 科学计算库，作为 Python 科学计算库的基础库，它为许多其他著名的科学计算库如 Pandas、Scikit-learn 等提供了重要支持。Numpy 的核心优势在于其强大的多维数组（ndarray）对象，能够高效处理大规模数据计算任务。
Numpy 中的多维数组称为 ndarray，这是 Numpy 中最常见的数组对象。一个 ndarray 通常包含两个部分：数据本身和数据的元数据。元数据通常包括数据的尺度、类型、形状等信息，为数据的操作提供必要的描述。
数据一致性：Numpy 数组中的数据项类型一致，这使得内存占用和数据类型的管理更加高效，能够快速确定数据存储所需的空间大小。
向量化运算：Numpy 支持对整个数组进行向量化运算，这种操作速度远快于 Python 的普通列表，尤其是在需要进行大量数据处理时，Numpy 显得优势。
高效性能：Numpy 采用了优化过的 C API，能够显著提升运算效率，使得数据处理任务能够更快完成。
以下是一个简单的示例对比，能够更直观地体现 Numpy 与 Python 列表在向量化运算方面的差异：
import numpy as np# Numpy 示例：向量化运算a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])b = np.array([10, 20, 30])c = np.add(a, b)print(c) # 输出：[11, 22, 33]
# Python 列表示例：标量化运算def pySum(): a = list(range(10000)) b = list(range(10000)) total = 0 for i in range(len(a)): total += a[i] + b[i] print(total)
从上述对比可以看出，Numpy 的向量化运算能够显著提升数据处理效率。
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