大數(shù)據(jù)分析Python NumPy庫使用教程

　　NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。
 

　　NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 與其它協(xié)作者共同開發(fā)，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中結(jié)合了另一個同性質(zhì)的程序庫 Numarray 的特色，并加入了其它擴展而開發(fā)了 NumPy。NumPy 為開放源代碼并且由許多協(xié)作者共同維護開發(fā)。
 

　　NumPy 是一個運行速度非常快的數(shù)學(xué)庫，主要用于數(shù)組計算，包含：
 

　　1)一個強大的N維數(shù)組對象 ndarray

　　2)廣播功能函數(shù)

　　3)整合 C/C++/Fortran 代碼的工具

　　4)線性代數(shù)、傅里葉變換、隨機數(shù)生成等功能
 

　　對于數(shù)據(jù)工程師而言，Python編程是一項關(guān)鍵技能。在處理數(shù)據(jù)時，有一個功能強大的庫可以極大地提高代碼的效率，尤其是在處理大型數(shù)據(jù)集時：NumPy。

　　這就是為什么我們增加了一個用于數(shù)據(jù)工程師NumPy的過程中我們的數(shù)據(jù)工程路徑!
 

　　目前，這是我們數(shù)據(jù)工程專業(yè)課程中的關(guān)于算法復(fù)雜性的課程。
 

　　我將在大數(shù)據(jù)分析Python NumPy庫使用教程中學(xué)到什么?
 

　　大數(shù)據(jù)分析Python NumPy庫使用教程為數(shù)據(jù)工程師提供有關(guān)NumPy的從零開始的培訓(xùn)。這意味著您不需要具有NumPy的任何經(jīng)驗，也不會浪費任何時間學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)工程工作無關(guān)的東西。
 

　　在瀏覽了基礎(chǔ)知識之后，您將快速開始使用NumPy來構(gòu)建和操作二維和三維數(shù)組。掌握陣列將使您能夠一次對大量數(shù)據(jù)進行計算，而不必逐行循環(huán)，從而節(jié)省了時間和處理能力。
 

　　隨著課程深入NumPy的更高級應(yīng)用程序，您還將學(xué)習(xí)如何評估內(nèi)存使用情況，并且將了解NumPy的局限性。這為我們的數(shù)據(jù)工程師之路的下一課程提供了很好的入門：處理Pandas中的大數(shù)據(jù)集。
 

　　在這兩門課程結(jié)束時，您將能夠使用Python技能以及NumPy和Pandas的新知識來處理和處理龐大的數(shù)據(jù)集，這要比普通Python高效得多。
 

　　當然，您將在我們的交互式瀏覽器平臺中完成所有這些工作。您將使用真實數(shù)據(jù)并編寫和運行真實代碼，而不必擔心下載數(shù)據(jù)集，安裝庫或任何其他麻煩。
 

　　為什么數(shù)據(jù)工程師需要學(xué)習(xí)NumPy?
 

　　NumPy是Python中用于數(shù)據(jù)工作的最受歡迎，功能最強大的庫之一。實際上，它是如此強大，以至于Pandas(最流行的Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫)依賴并利用了一些NumPy功能。
 

　　從數(shù)據(jù)工程師的角度來看，NumPy的主要優(yōu)勢在于它使您可以使用數(shù)組進行向量化數(shù)學(xué)。這種方法比一次遍歷數(shù)據(jù)集的每一行執(zhí)行計算要有效得多。
 

　　與“普通” Python相比，NumPy中的數(shù)組操作所提供的效率對數(shù)據(jù)工程師而言尤其重要，因為數(shù)據(jù)工程師通常要處理大量數(shù)據(jù)并要求盡快處理數(shù)據(jù)。
 

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