Reja: NumPy nima?

Nima uchun NumPy tez?
Vektorlashtirish kodda hech qanday aniq aylanish, indeksatsiya va hokazolarning yo'qligini tavsiflaydi - bu narsalar, albatta, optimallashtirilgan, oldindan tuzilgan C kodida "sahna ortida" sodir bo'ladi. Vektorlashtirilgan kod juda ko'p afzalliklarga ega, ular orasida:

• 
  vektorlashtirilgan kod qisqaroq va o'qish osonroq
  

• 
  kamroq kod satrlari odatda kamroq xatolarni anglatadi
  

• 
  kod standart matematik belgilarga yaqinroq o'xshaydi (odatda matematik konstruktsiyalarni to'g'ri kodlashni osonlashtiradi)
  

• 
  vektorlashtirish ko'proq "Pythonic" kodiga olib keladi. Vektorizatsiyasiz bizning kodimiz samarasiz va o'qish qiyin bo'lgan for looplari bilan to'lib toshgan bo'lar edi.
  

Broadcasting nima?
Broadcasting - bu operatsiyalarning yashirin element-element harakatini tavsiflash uchun ishlatiladigan atama; Umuman olganda, NumPy-da barcha operatsiyalar, nafaqat arifmetik operatsiyalar, balki mantiqiy, bit bo'yicha, funktsional va boshqalar ham ushbu yashirin element-element rejimida harakat qiladi, ya'ni ular translyatsiya qiladi. Bundan tashqari, yuqoridagi misolda, a va b bir xil shakldagi ko'p o'lchovli massivlar yoki skaler va massiv yoki hatto har xil shakldagi ikkita massiv bo'lishi mumkin, agar kichikroq massiv kattaroqning shakliga "kengaytirilsa" natijada eshittirish aniq bo'ladigan tarzda. Eshittirishning batafsil “qoidalari” uchun “Eshittirish” boʻlimiga qarang.


Yana kim NumPy-dan foydalanadi?
NumPy yana ndarray bilan boshlangan ob'ektga yo'naltirilgan yondashuvni to'liq qo'llab-quvvatlaydi. Masalan, ndarray ko'plab usullar va atributlarga ega bo'lgan sinfdir. Uning ko'pgina usullari eng tashqi NumPy nom maydonidagi funktsiyalar bilan aks ettirilgan bo'lib, dasturchiga qaysi paradigmani afzal ko'rsa, kodlash imkonini beradi. Ushbu moslashuvchanlik NumPy massiv dialekti va NumPy ndarray sinfiga Pythonda qo'llaniladigan ko'p o'lchovli ma'lumotlar almashinuvining de-fakto tiliga aylanishiga imkon berdi.