numpy：python数据领域的帮手

什么是一门好的数据分析语言

数据分析面向的数据大多数是二维表。一门好的数据分析语言，首先需要能够直接有个数据结构存下这个二维表，然后要配上一套成熟的类SQL的数据操作接口，***要有一套好用的可视化工具。R语言就是一个极好的典范：用内置的data.frame结构做数据的存储;data.frame本身提供足够强大的数据操作能力，另有dplyr、tidyr、data.table、plyr、reshape2等库提供更好用更高效的数据操作能力;在绘图上，除了基本的plot功能外，还提供了ggplot2这样一套优雅的绘图语言，还通过htmlwidget库与javascript各种绘图库建立了紧密的联系，让可视化的动态展示效果更进一步。Excel也是一个极好的例子，有单元格这种灵活的结构为数据存储做支撑，有大量的函数实现灵活的操作，也有强大的绘图系统。

python目前在数据分析领域也已经具备了相当可观的能力，包括pandas库实现的DataFrame结构，pandas本身提供的数据操作能力，matplotlib提供的数据可视化能力，而这一切都离不开numpy库。

什么是一门好的机器学习语言

一般来讲，一门好的机器学习语言在数据分析上也一定很吃得开，因为数据分析往往是机器学习的基础。但是机器学习的要求更高，因为在模型训练阶段往往需要较为复杂的参数估计运算，因此语言需要具备较强的科学计算能力。科学计算能力，最核心的就是矩阵运算能力。关于矩阵运算能力，这篇文章对各种语言有很好的比较。

如果没有numpy，python内部只能用list或array来表示矩阵。假如用list来表示[1,2,3]，由于list的元素可以是任何对象，因此list中所保存的是对象的指针，所以需要有3个指针和三个整数对象，比较浪费内存和CPU计算时间。python的array和list不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似，但是不支持多维，表达形式很简陋，写科学计算的算法很难受。numpy弥补了这些不足，其提供的ndarray是存储单一数据类型的多维数组，且采用预编译好的C语言代码，性能上的表现也十分不错。

python***的机器学习库sklearn构建在numpy之上，提供了各种标准机器学习模型的训练与预测接口，其中模型训练接口的内部实现是基于numpy库实现的。比如很常见的线性回归模型，参数估计调用的是numpy.linalg.lstsq函数。

numpy的核心结构：ndarray

以下内容摘录自用Python做科学计算

a = np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]], dtype=np.float32) 

ndarray是numpy的核心数据结构。我们来看一下ndarray如何在内存中储存的：关于数组的描述信息保存在一个数据结构中，这个结构引用两个对象，一块用于保存数据的存储区域和一个用于描述元素类型的dtype对象。

（编辑：核心网）

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