Python编程语言开源库NUMPY的工作原理及优势

NumPy 是一个免费的开源 Python 库，用于 n 维数组（也称为张量）处理和数值计算。

什么是 NUMPY？

NumPy 是一个免费的 Python 编程语言开源库，它功能强大、已经过充分优化，并增加了对大型多维数组（也称为矩阵或张量）的支持。NumPy 还提供了一系列高级数学函数，可与这些数组结合使用。其中包括基本的线性代数、随机模拟、傅立叶变换、三角运算和统计运算。

NumPy 代表 “numerical Python”，基于早期的 Numeric 和 Numarray 库构建而成，旨在为 Python 提供快速的数字计算。如今，NumPy 贡献者众多，并得到了 NumFOCUS 的赞助。

作为科学计算的核心库，NumPy 是 Pandas、Scikit-learn和SciPy等库的基础。它广泛应用于在大型数组上执行优化的数学运算。

选择 NUMPY 的原因及其工作原理

多维数组是 NumPy 库的中心数据结构，通常代表值的网格。NumPy 的 ndarray 是一个同构的 n 维数组对象，描述了类似类型的元素或项的集合。在这些ndarrays中，每个项都包含大小相同的内存块，且每个内存块都采用同一识别方式。这能够高效、快速、轻松地处理科学计算的数据。

NumPy 数组运算速度比 Python Lists 要快，因为 NumPy 数组是类似数据类型的编译，并且在内存中密集打包。相比之下，Python Lists 可以具有不同的数据类型，在系统执行计算时会增加对这些数据类型的限制。

| NumPy 的优势

NumPy 具有以下重要优势和特性：

NumPy 的 ndarray 计算概念是 Python 和 PyData 科学生态系统的核心。

NumPy 为高度优化的 C 函数提供了 Python 前端，可提供简单的 Python 接口，并实现编译代码的速度。

NumPy 强大的 N 维数组对象可与各种库集成。

与使用 Python 的内置列表相比，NumPy 数组可以更高效地使用大型数据集来执行高级数学运算，且使用的代码更少。对于大小和速度至关重要的科学计算序列而言，这一点至关重要。

NUMPY 的重要意义

NumPy 让数据科学家更易于使用 Python 并提供了 C 级优化，有助于快速创建高效代码，进行探索数据分析和模型构建。如今，要想在科学计算领域取得成功，对算法进行快速原型设计必不可少，而这二者的实现对此至关重要。因此，可以使用 NumPy 在 Python 中实现多维数据通信。

利用 PYTHON 进行 GPU 加速计算

在架构方面，CPU 仅由几个具有大缓存内存的核心组成，一次只可以处理几个软件线程。相比之下，GPU 由数百个核心组成，可以同时处理数千个线程。

NumPy 已成为在 Python 中实现多维数据通信的实际方法。然而，对于多核 GPU，这种实施并非最佳。因此，对于较新的针对 GPU 优化的库实施 Numpy 数组或与 Numpy 数组进行互操作。

NVIDIACUDA是 NVIDIA 专为 GPU 通用计算开发的并行计算平台和编程模型。CUDA 数组接口是描述 GPU 数组（张量）的标准格式，允许在不同的库之间共享 GPU 数组，而无需复制或转换数据。CUDA 数组由 Numba、CuPy、MXNet 和 PyTorch 提供支持。

CuPy是一个利用 GPU 库在 NVIDIA GPU 上实施 NumPy CUDA 数组的库。

Numba是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。Numba 直接支持 NumPy 数组。

Apache MXNet是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。

PyTorch是一种开源深度学习框架，以出色的灵活性和易用性著称。Pytorch Tensors 与 NumPy 的 ndarray 类似，但它们可以在 GPU 上运行，加速计算。

NVIDIA GPU 加速的端到端数据科学

基于CUDA-X AI创建的 NVIDIARAPIDS开源软件库套件使您完全能够在 GPU 上执行端到端数据科学和分析流程。此套件依靠 NVIDIA CUDA 基元进行低级别计算优化，但通过用户友好型 Python 接口实现了 GPU 并行化和高带宽显存速度。

借助 RAPIDS GPU DataFrame，数据可以通过一个类似 Pandas 的接口加载到 GPU 上，然后用于各种连接的机器学习和图形分析算法，而无需离开 GPU。这种级别的互操作性是通过 Apache Arrow 这样的库实现的。仅需一行代码，即可从 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 PyArrow 表格创建 GPU 数据框。其他项目可以使用数组接口交换 CUDA 数据。这可加速端到端流程（从数据准备到机器学习，再到深度学习）。

RAPIDS 支持在许多热门数据科学库之间共享设备内存。这样可将数据保留在 GPU 上，并省去了来回复制主机内存的高昂成本。

审核编辑：汤梓红