Что такое NumPy

Коротко

• Главный объект — ndarray: многомерный массив элементов одного типа фиксированного размера.
• Операции применяются сразу ко всему массиву (векторизация): цикл выполняется внутри NumPy на C, поэтому это в десятки раз быстрее цикла Python.
• Принято импортировать так: import numpy as np. Во всех примерах справочника np уже импортирован.
• Арифметика со списком и с массивом работает по-разному: + у списков склеивает, у массивов складывает поэлементно.
• Примеры показаны в стиле Jupyter: под кодом — вывод print и значение последней строки. В .py-файле оберните последнюю строку в print().

Синтаксис

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])      # из списка
a * 2, a + a, a ** 2         # поэлементные операции
np.__version__               # версия

Примеры

print([1, 2, 3] * 2)             # список: повторение
np.array([1, 2, 3]) * 2          # массив: умножение каждого элемента

[1, 2, 3, 1, 2, 3]
array([2, 4, 6])

celsius = np.array([-5.0, 0.0, 12.5, 30.0])
celsius * 9 / 5 + 32             # формула сразу для всех значений, без цикла

array([23. , 32. , 54.5, 86. ])

table = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])
print(table.shape)
table + 10

(2, 3)
array([[11, 12, 13],
       [14, 15, 16]])

np.__version__

'2.5.3'

Справочник написан для NumPy 2.5. Код для NumPy 1.x из старых статей в основном работает, отличия отмечены в статьях пометкой «Изменилось».

Подводные камни

print(np.array([1, 2.5, 3]))     # целые стали float
np.array([1, "два", 3])          # всё превратилось в строки

[1.  2.5 3. ]
array(['1', 'два', '3'], dtype='<U21')

scores = np.array([4, 5])
more = np.append(scores, 3)      # новый массив, исходный не меняется
print(scores)
more

[4 5]
array([4, 5, 3])