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数组计算 |
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数组计算是统计学、数学和当代数据科学及应用(如数据可视化、数字信号处理、图像处理、生物信息学、机器学习、AI等) 中的科学计算领域的基础。
大规模数据操作和转换取决于高效率高性能的数组计算。 数据分析、机器学习和数值计算首选的语言是 Python。
NumPy 是 Python 语言中支持大型、多维数组和矩阵计算、并附有大量高级数学功能的默认标准库。
自2006年NumPy推出以来，Pandas于2008年出现，直到几年前，更多数组计算库才连续出现，充实数组计算领域。 许多这些较新库都具有类似NumPy的功能，包含较新的算法和功能，适合机器学习和人工智能应用。
数组计算 基于 数组 这一数据结构。 数组用于处理大量数据，使他们便于有效存储、搜索、计算和变换。
数组计算是 独特的 ，因为它需要 同时操作整个数据阵列。 这意味着任何数组操作应用于整个数组的每个值。 这种向量化的方法使得程序员能够对数据进行整体操作，无需使用循环操作标量，从而使代码更高效和简洁。