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。

NVIDIA CUDA 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 NVIDIA RAPIDS 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