Numpy 提供了強大的多維數組對象,可以進行快速的數學運算和操作。
Numpy 提供了許多內置的數學函數,如三角函數、指數函數、對數函數等,以及線性代數運算、統計函數等。
Numpy 的數組操作效率高,使用了優化的底層算法和數據結構,可以在大規模數據處理和數值計算中提供高性能。
Numpy 的數組對象支持廣播功能,可以進行不同形狀的數組之間的運算,使得代碼更加簡潔和易讀。
Numpy 提供了強大的索引和切片功能,可以方便地訪問數組中的元素。
Numpy 可以與其他科學計算庫(如SciPy、Pandas等)配合使用,為科學計算提供了全面的支持。
Numpy 可以方便地與 C/C++、Fortran 等其他語言進行交互,擴展了其應用范圍和靈活性。