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Numpy:Python,快叫我一聲“爸爸”

Numpy會成為下一個Python嗎?

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Python是目前世界上最流行的統(tǒng)計計算語言之一。

有趣之處在于,開發(fā)者從未想過將Python設計為一種統(tǒng)計語言。盡管Python確實具有一些函數(shù)特性,例如:無類計算,但它很大程度上還是一種面向?qū)ο蟮恼Z言。與R這樣的傳統(tǒng)統(tǒng)計語言相比,Python更類似于如C ++這樣的語言。因此,其實Python的代碼庫最初并不是為數(shù)據(jù)科學而創(chuàng)建的。

R,Julia甚至Go之類的語言通常實現(xiàn)了用來進行線性代數(shù)運算的基本函數(shù)和操作數(shù),而Python基礎庫沒有這類函數(shù)。如果你使用Python進行線性代數(shù)運算已有一段時間,很可能在代碼中聲明這個經(jīng)典語句:

 
 
 
  1. import numpy as np 

Numpy將Python的統(tǒng)計能力從20%提升到了100%。對數(shù)據(jù)科學家來說,避免使用Numpy很難。 

Numpy不僅具有Python語言缺少的線性代數(shù)功能,還具備許多令工作事半功倍的數(shù)學和數(shù)據(jù)管理特性。

不僅如此,Pandas(Python的數(shù)據(jù)表管理庫)是基于Numpy構建的。這使得二者的集成幾乎是無縫的。Numpy和Pandas穩(wěn)定、強大的代碼庫使數(shù)據(jù)科學任務變得流暢。這就是Python在數(shù)據(jù)科學領域領先于許多其他語言的全部原因。很簡單,也十分易于理解。

鑒于大多數(shù)高級語言都實現(xiàn)了各自的線性代數(shù)函數(shù),Python更底層一些且需要的操作數(shù)或函數(shù)不止一個似乎有些奇怪。

比較

若沒有Numpy,Python該如何在數(shù)組之間進行數(shù)學運算呢?

它又如何與當前其他統(tǒng)計語言一爭高下呢?實際上,Python的數(shù)組迭代能力很棒。zip()函數(shù)可以同時遍歷兩個列表。 

 
 
 
  1. array =[]  
  2. for f, bin zip(array1, array2):  
  3. res = f * b  
  4. array.append(res) 

盡管這看起來不難,但把Python與另一種語言(例如R或Julia)進行比較,就能發(fā)現(xiàn)使用一種獲得兩個數(shù)組的乘積的更簡單的方法。

例如,在R中:

 
 
 
  1. array<- array1 * array2 

R使這個操作變得容易;可以將星號操作數(shù)用于數(shù)組乘法以及整數(shù)和雙精度數(shù)的乘法。

在Julia中:

 
 
 
  1. array =array1 .* array2 

在Julia中,簡單地在星號前面放置一個點,使其成為“.*”,就能將兩個數(shù)組相乘。

隨著Python越發(fā)成為一種統(tǒng)計語言,觀望Numpy是否能夠進入基礎語言行列會是一件趣事。

顯然,隨著Python在統(tǒng)計中的應用會影響其增加更多函數(shù)特性的可能性。盡管Numpy定會繼續(xù)提供許多工具并提升處理困難任務的能力,我還是無法想象一個不需要指針的基本語言,以及Numpy會進行一些棄用。可能很多機器都安裝了像Numpy一樣的工具,但需要一個包來在一行中進行數(shù)組乘法,這的確顯得有些零散和奇怪。

盡管Numpy的某些功能是否已納入Python基礎庫影響不大,Numpy也已被視為Python的擴展,我還是覺得這個想法很有趣。

實際上,這可能性很大,且當下就有望實現(xiàn)。雖然這個想法合理,但也有充足的理由不予采納。特別考慮到,隨著Python在數(shù)據(jù)科學中的使用越來越廣泛,其可能會為適應統(tǒng)計任務而新增一些特性。

以后究竟會如何發(fā)展,我們還且拭目以待……


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