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。