Numpy, сокращение от Numerical Python, является одним из наиболее важных базовых пакетов
для числовых вычислений в Python. Большинство вычислительных пакетов, обеспечивающих
научную функциональность, используют объекты массива NumPy в качестве языка общения (как мост/интерпретатор) для обмена данными. Массивы NumPy похожи на встроенный тип списка Python, но массивы NumPy обеспечивают гораздо более эффективное хранение и операций с данными по мере увеличения размера массивов.
NumPy содержит, среди прочего:
Быстрый и эффективный объект многомерного массива ndarray Операции линейной алгебры, преобразование Фурье и генерация случайных чисел
Функции для выполнения поэлементных вычислений с массивами или математических операций между массивами
. ndarray, эффективный многомерный массив, обеспечивающий быстрые арифметические операции, ориентированные на массивы, и гибкие возможности вещания.
• Математические функции для быстрых операций над целыми массивами данных без циклов записи.
• Инструменты для чтения/записи массива. на диск и работать с файлами, отображенными в памяти.
• Возможности линейной алгебры, генерации случайных чисел и преобразования Фурье.
МНОЖЕСТВО:
Массив — это контейнер, который может содержать фиксированное количество элементов, и эти элементы должны быть одного типа данных. Большинство структур данных используют массивы для реализации своих алгоритмов. Ниже приведены важные термины для понимания концепции массива.
Элемент — каждый элемент, хранящийся в массиве, называется элементом.
Индекс — каждое местоположение элемента в массиве имеет числовой индекс, который используется для идентификации элемента.
Ниже приведены основные операции, поддерживаемые массивом.
Перемещение — печатает все элементы массива один за другим.
Вставка — добавляет элемент по заданному индексу.
Удаление — удаляет элемент по указанному индексу. заданному индексу.
Поиск — поиск элемента с использованием заданного индекса или значения.
Обновление — обновление элемента по заданному индексу.
