Python NumPy库:高效数值计算工具

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Python的NumPy系统是一个强大的开源数值计算库,由NumericalPython项目发起,由David Ascher、Paul F. Dubois、Konrad Hinsen、Jim Hugunin以及Travis Oliphant等人共同开发。它最初在Lawrence Livermore National Laboratory(LLNL)的加州利弗莫尔实验室(Livermore, CA 94566)诞生,并在UCRL-MA-128569项目下进行。这个库的核心目标是提供一个高效的方式来存储和处理大型矩阵,特别是在Python中,相较于传统的嵌套列表结构(nested list structure),它在性能上有着显著的优势。 NumPy的设计使得矩阵操作变得简单易行,这对于在人工智能、数据科学、机器学习等领域广泛应用的Python开发者来说,是不可或缺的工具。它的基础是N-dimensional array(N维数组),这些数组可以看作是向量或矩阵的高级表示形式,提供了诸如矩阵乘法、排序、统计运算等一系列功能,极大地提高了代码的执行效率和计算精度。 版权方面,根据1999年的协议,该软件由加州大学的 Regents 所有,用户在不收取费用的情况下被允许使用、复制、修改和分发,但必须完整保留版权声明。此外,这个工作是基于美国能源部与加州大学之间的合同W-7405-ENG-48完成,这意味着它受到政府资助,并且使用时需注意免责声明:软件是由美国政府赞助的,政府、加州大学及其员工对软件的准确性、完整性或特定用途的适用性不作任何保证或承担法律责任。 NumPy系统是Python编程语言中用于数值计算的强大基石,其在科学计算、数据分析和机器学习中的广泛应用彰显了其在现代IT技术中的核心地位。对于想要深入理解和利用Python进行数值处理的专业人士来说,掌握NumPy是提升工作效率和技术能力的关键一步。