文章摘要
NumPy 是一个用于处理数组的 Python 库，比传统列表快得多（约快 50 倍），因为它将数组存储在内存中的连续位置，利用了“引用的局部性”特性。与 Python 列表不同，NumPy 的数组在计算时效率更高，且大部分代码用 C 或 C++ 编写以优化性能。NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建，开源且免费使用。它广泛应用于数据科学领域，因为处理大量数据时，速度和资源占用比传统方法更优。NumPy 的代码库托管在 GitHub 上，方便全球开发者协作。
目录什么是 NumPy？为何使用 NumPy？为什么 NumPy 比列表快？NumPy 用哪种语言编写？NumPy 代码库在哪里？
NumPy 是用于处理数组的 python 库。
它还拥有在线性代数、傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数。
NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建。它是一个开源项目，你可以自由使用它。
NumPy 指的是数值 Python（Numerical Python）。
在 Python 中，我们有满足数组功能的列表，但是处理起来很慢。
NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。
NumPy 中的数组对象称为 ndarray，它提供了许多支持函数，使得利用 ndarray 非常容易。
数组在数据科学中非常常用，因为速度和资源非常重要。
数据科学：计算机科学的一个分支，研究如何存储、使用和分析数据以从中获取信息。
与列表不同，NumPy 数组存储在内存中的一个连续位置，因此进程可以非常有效地访问和操纵它们。
这种行为在计算机科学中称为引用的局部性。
这是 NumPy 比列表更快的主要原因。它还经过了优化，可与最新的 CPU 体系结构一同使用。
NumPy 是一个 Python 库，部分用 Python 编写，但是大多数需要快速计算的部分都是用 C 或 C ++ 编写的。
NumPy 的源代码位于这个 github 资料库中：https://github.com/numpy/numpy
github：使许多人可以在同一代码库上工作。
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