亲爱的读者，大家好，相信很多人对问一下Python里的numpy的正确读和numpy怎么发音都不是特别了解，因此今天我来为大家分享一些关于问一下Python里的numpy的正确读和numpy怎么发音的知识，希望能够帮助大家解决一些困惑。
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问一下Python里的numpy的正确读法是什么?
numpy读法是:英['nʌmpi]，NumPy是Python中科学计算的基础包。
它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵)，以及用于数组快速操作的各种例程，包括数学逻辑，形状操作，I/O离散傅立叶变换，随机模拟等等。
NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组，许多操作在编译代码中执行以提高性能。
NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别：
1、NumPy数组在创建时具有固定大小，与Python列表(可以动态增长)不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。
2、NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。例外：可以有(Python，包括NumPy)对象的数组，从而允许不同大小的元素的数组。
3、NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，与使用Python的内置序列相比，这些操作的执行效率更高，代码更少。
4、越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组；虽然这些通常支持Python序列输入，但它们在处理之前将这些输入转换为NumPy数组，并且它们通常输出NumPy数组。
numpy怎么发音?
numpy读法是：英['nʌmpi]
NumPy（NumericalPython）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），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。
扩展资料
Python列表中的元素类型是任意的，所以ndarray在存储元素时内存可以连续，而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。
numpy内置了并行运算功能，当系统有多个核心时，做某种计算时，numpy会自动做并行计算。
Numpy底层使用C语言编写，数组中直接存储对象，而不是存储对象指针，所以其运算效率远高于纯Python代码。
参考资料来源：百度百科-numpy
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