🔷NumPy (Numerical Python) NumPy (Numerical Python) - это одна из наиболее популярных библиотек для научных вычислений в Python. Она предоставляет эффективные структуры данных для работы с многомерными массивами и выполнения различных математических операций над ними. Основные функции и возможности библиотеки: 1️⃣ Многомерные массивы: Основная структура данных в NumPy - это многомерный массив (ndarray). Он позволяет эффективно хранить и манипулировать большими объемами данных. Массивы NumPy имеют фиксированный размер при создании и предоставляют быстрый доступ к элементам. Они также поддерживают множество операций, включая математические операции, индексацию, срезы и многое другое. 2️⃣ Математические операции: NumPy предоставляет обширный набор математических функций и операций. Вы можете выполнять стандартные математические операции, такие как сложение, вычитание, умножение и деление, над массивами. Благодаря векторизации, эти операции выполняются очень эффективно и компактно. 3️⃣ Броадкастинг: это механизм, который позволяет выполнять операции между массивами различной формы или размерности. Это удобная функция, позволяющая избежать явного циклического кода и упрощает выполнение операций над массивами разных размеров. 4️⃣ Индексирование и срезы: NumPy предлагает гибкое индексирование и возможность работать с срезами массивов. Вы можете получать доступ к отдельным элементам массива, извлекать подмассивы и выполнять различные операции по выбору элементов на основе условий. 5️⃣ Интеграция с другими библиотеками: NumPy плотно интегрирована с другими популярными библиотеками для научных вычислений, такими как Pandas, SciPy и Matplotlib. Это позволяет вам использовать NumPy вместе с этими библиотеками для выполнения сложных задач анализа данных, статистики, машинного обучения и визуализации. Библиотека NumPy является неотъемлемой частью экосистемы научных вычислений в Python. Она предоставляет эффективные и мощные инструменты для работы с массивами данных и выполнения различных математических операций. Если вы занимаетесь научными исследованиями, анализом данных или разработкой алгоритмов, NumPy будет незаменимым инструментом в вашем арсенале.