Numpy为什么是Python数据科学的顶级库?
Numpy是专门用于多维数组和矩阵计算的Python库,Numpy的强大不在于有多少函数方法,而在于其数组矩阵的计算能力和运行效率。
首先,从numpy本身来说,它以下4大特点确保了它的重要地位:
1、拥有n维数组对象
2、拥有向量运算和广播机制
3、拥有各种科学计算API,任你调用
4、Numpy速度和C一样快,操作和Python一样简洁
其次,我们看看有哪些Python库的底层依赖库是numpy。
依赖代表这些库需要numpy支持才能运行,某种意义上来说,某个库作为依赖库越多代表它越重要。
以numpy作为依赖的部分python库:
1. **SciPy**:类似于Matlab的数学和工程计算库,SciPy 库建立在 NumPy 之上,使用多维数组来计算。
2. **Pandas**:最出名的数据处理和分析库,使用基于NumPy 的二维数组来分析数据。
3. **Matplotlib**:Python中功能最齐全的可视化库,也是很多其他可视化库的依赖,它依赖 NumPy 进行数学运算以生成图形。
4. **Scikit-learn**:拥有各类算法的机器学习库,使用 NumPy 进行数据的快速处理和算法实现。
5. **StatsModels**:专门用于统计分析的算法库,依赖 NumPy 进行数值计算。
6. **TensorFlow** 和 **PyTorch**:最最出名的两个深度学习框架,各种大模型都是靠它们跑出来的,但是它们在底层使用 NumPy 进行张量操作。
7. **OpenCV**:家喻户晓的计算机视觉,使用 NumPy 数组进行图像处理。
8. **NetworkX**:图形网络分析库,用于复杂网络创建、操作和使用 ,使用NumPy 进行网络分析。
可以看到,很多主流的数据科学、机器学习、深度学习库都是靠numpy依赖,基于多维数组来进行计算,可见numpy有多么的重要,说它是数据科学的顶级库也不为过。