NumPy
NumPy ist eine Python-Bibliothek für numerische Berechnungen mit mehrdimensionalen Arrays. Sie bildet die Grundlage für wissenschaftliches Computing und Machine-Learning-Frameworks.
NumPy (Numerical Python) ist eine grundlegende Python-Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen. Sie stellt effiziente mehrdimensionale Arrays (ndarrays) und eine umfangreiche Sammlung mathematischer Funktionen bereit.
Der Kern von NumPy ist das ndarray-Objekt, das numerische Daten in zusammenhängendem Speicher ablegt und vektorisierte Operationen darauf ermöglicht. Dadurch sind Berechnungen mit NumPy um Größenordnungen schneller als mit reinen Python-Listen. Operationen wie Matrixmultiplikation, Elementweise Arithmetik oder statistische Auswertungen laufen intern in optimiertem C- und Fortran-Code.
Im Machine-Learning-Ökosystem bildet NumPy die Grundlage für nahezu alle wissenschaftlichen Python-Bibliotheken. Pandas, scikit-learn, SciPy und auch die Tensor-Objekte von PyTorch und TensorFlow bauen auf NumPy-Konzepten auf oder sind kompatibel damit. Wer ML-Code schreibt, arbeitet in der Datenverarbeitung fast immer mit NumPy-Arrays.
Typische Einsatzbereiche sind Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, numerische Berechnungen und die Manipulation von Tensoren außerhalb des GPU-Kontexts. NumPy ist in jeder Python-ML-Umgebung vorinstalliert und gehört zum Standardwerkzeug jedes Datenwissenschaftlers.