/numpy/ Recent content in NumPy on 老张开工了 Hugo zh-cn Sat, 04 Jan 2025 00:00:00 +0000 /posts/2025/01/numpy-intro/ Sat, 04 Jan 2025 00:00:00 +0000 /posts/2025/01/numpy-intro/ NumPy（Numerical Python）是 Python 科学计算的基石。几乎所有的数据科学工具（Pandas、Scikit-learn、Matplotlib）都建立在 NumPy 之上。它的核心是高性能的多维数组对象 ndarray，以及丰富的数组运算函数。 为什么需要 NumPy？ Python 内置的列表虽然灵活，但在数值计算方面存在明显短板： import numpy as np import time # 对比 Python 列表和 NumPy 数组的性能 size = 1_000_000 # Python 列表 py_list = list(range(size)) start = time.time() py_result = [x * 2 for x in py_list] print(f"Python 列表用时: {time.time() - start:.4f} 秒") # NumPy 数组 np_array = np.arange(size) start = time.time() np_result = np_array * 2 print(f"NumPy 数组用时: {time.time() - start:.4f} 秒") 在我的机器上，NumPy 的运算速度快了 50 倍以上。这是因为：