Numerische und wissenschaftliche Berechnungen mit NumPy in Python

NumPy, kurz für Numerical Python, ist eine Bibliothek in der Programmiersprache Python und wird hauptsächlich für numerische und wissenschaftliche Berechnungen verwendet. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen, die mathematische Operationen auf Arrays und Matrizen effizient durchführen. Die Erstellung und Manipulation großer mehrdimensionaler Arrays wird durch die Verwendung von NumPy einfacher und effizienter.

Ein Beispiel für die Verwendung von NumPy ist das Lösen von linearen Gleichungssystemen. Nehmen wir an, wir haben das folgende lineare Gleichungssystem:

3x + 2y - z = 1
2x - 2y + 4z = -2
-x + 0.5y - z = 0

Dieses System könnte mit NumPy wie folgt gelöst werden:

import numpy as np

A = np.array([[3, 2, -1], [2, -2, 4], [-1, 0.5, -1]])
B = np.array([1, -2, 0])

X = np.linalg.solve(A, B)
print(X)  // [ 1. -2. -2.]

Eines der stärksten Merkmale von NumPy ist die Fähigkeit, Vektor- und Matrixoperationen auszuführen, was für wissenschaftliche Berechnungen sehr wichtig ist. Darüber hinaus ist die Verwendung dieser Bibliothek generell viel schneller und ressourceneffizienter als normale Python-Listen, was für große Datensätze besonders relevant ist.

NumPy ist das Rückgrat einer Vielzahl anderer Python-Bibliotheken. Obwohl sie nicht direkt für das Web-Scraping oder maschinelles Lernen (wie in den falschen Antworten der Frage) verwendet wird, bildet sie doch eine wichtige Grundlage für Bibliotheken wie Pandas und Scikit-Learn, die in diesen Bereichen angewendet werden.

Es ist daher eine gute Praxis, sich mit NumPy vertraut zu machen, wenn Sie mit Python arbeiten, besonders wenn Sie in quantitativen oder wissenschaftlichen Bereichen tätig sind.