大数据分析Python NumPy库使用教程

　　NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
 

　　NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。
 

　　NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：
 

　　1)一个强大的N维数组对象 ndarray

　　2)广播功能函数

　　3)整合 C/C++/Fortran 代码的工具

　　4)线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
 

　　对于数据工程师而言，Python编程是一项关键技能。在处理数据时，有一个功能强大的库可以极大地提高代码的效率，尤其是在处理大型数据集时：NumPy。

　　这就是为什么我们增加了一个用于数据工程师NumPy的过程中我们的数据工程路径!
 

　　目前，这是我们数据工程专业课程中的关于算法复杂性的课程。
 

　　我将在大数据分析Python NumPy库使用教程中学到什么?
 

　　大数据分析Python NumPy库使用教程为数据工程师提供有关NumPy的从零开始的培训。这意味着您不需要具有NumPy的任何经验，也不会浪费任何时间学习与数据工程工作无关的东西。
 

　　在浏览了基础知识之后，您将快速开始使用NumPy来构建和操作二维和三维数组。掌握阵列将使您能够一次对大量数据进行计算，而不必逐行循环，从而节省了时间和处理能力。
 

　　随着课程深入NumPy的更高级应用程序，您还将学习如何评估内存使用情况，并且将了解NumPy的局限性。这为我们的数据工程师之路的下一课程提供了很好的入门：处理Pandas中的大数据集。
 

　　在这两门课程结束时，您将能够使用Python技能以及NumPy和Pandas的新知识来处理和处理庞大的数据集，这要比普通Python高效得多。
 

　　当然，您将在我们的交互式浏览器平台中完成所有这些工作。您将使用真实数据并编写和运行真实代码，而不必担心下载数据集，安装库或任何其他麻烦。
 

　　为什么数据工程师需要学习NumPy?
 

　　NumPy是Python中用于数据工作的最受欢迎，功能最强大的库之一。实际上，它是如此强大，以至于Pandas(最流行的Python数据科学库)依赖并利用了一些NumPy功能。
 

　　从数据工程师的角度来看，NumPy的主要优势在于它使您可以使用数组进行向量化数学。这种方法比一次遍历数据集的每一行执行计算要有效得多。
 

　　与“普通” Python相比，NumPy中的数组操作所提供的效率对数据工程师而言尤其重要，因为数据工程师通常要处理大量数据并要求尽快处理数据。
 

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