NumPy是什么？为什么科学计算，数据分析，机器学习都在用？
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概念
NumPy是使用Python进行科学计算的基础包。 它包含：
- 强大的N维数组对象复杂（广播）函数工具，用于集成C / C ++和Fortran代码
- 有用的线性代数，傅立叶变换和随机数功能除了明显的科学用途外
- 通用数据的有效多维容器。 可以定义任意数据类型。 这使NumPy能够无缝快速地与各种数据库集成。
- NumPy根据BSD许可证授权，只需很少的限制即可重复使用。
优点
- 更便捷：对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；
- 高效率：NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的；
- 高性能：NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多
缺点
- 大文件限制：由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；
- 通用性NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。