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Numpy會(huì)成為下一個(gè)Python嗎?
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Python是目前世界上最流行的統(tǒng)計(jì)計(jì)算語(yǔ)言之一。
有趣之處在于，開(kāi)發(fā)者從未想過(guò)將Python設(shè)計(jì)為一種統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言。盡管Python確實(shí)具有一些函數(shù)特性，例如：無(wú)類(lèi)計(jì)算，但它很大程度上還是一種面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言。與R這樣的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言相比，Python更類(lèi)似于如C ++這樣的語(yǔ)言。因此，其實(shí)Python的代碼庫(kù)最初并不是為數(shù)據(jù)科學(xué)而創(chuàng)建的。
R，Julia甚至Go之類(lèi)的語(yǔ)言通常實(shí)現(xiàn)了用來(lái)進(jìn)行線性代數(shù)運(yùn)算的基本函數(shù)和操作數(shù)，而Python基礎(chǔ)庫(kù)沒(méi)有這類(lèi)函數(shù)。如果你使用Python進(jìn)行線性代數(shù)運(yùn)算已有一段時(shí)間，很可能在代碼中聲明這個(gè)經(jīng)典語(yǔ)句：
- import numpy as np
Numpy將Python的統(tǒng)計(jì)能力從20%提升到了100%。對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō)，避免使用Numpy很難。
Numpy不僅具有Python語(yǔ)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(xué)和數(shù)據(jù)管理特性。
不僅如此，Pandas(Python的數(shù)據(jù)表管理庫(kù))是基于Numpy構(gòu)建的。這使得二者的集成幾乎是無(wú)縫的。Numpy和Pandas穩(wěn)定、強(qiáng)大的代碼庫(kù)使數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)變得流暢。這就是Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域領(lǐng)先于許多其他語(yǔ)言的全部原因。很簡(jiǎn)單，也十分易于理解。
鑒于大多數(shù)高級(jí)語(yǔ)言都實(shí)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(gè)似乎有些奇怪。
比較
若沒(méi)有Numpy，Python該如何在數(shù)組之間進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算呢?
它又如何與當(dāng)前其他統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言一爭(zhēng)高下呢?實(shí)際上，Python的數(shù)組迭代能力很棒。zip()函數(shù)可以同時(shí)遍歷兩個(gè)列表。
- array =[]
- for f, bin zip(array1, array2):
- res = f * b
- array.append(res)
盡管這看起來(lái)不難，但把Python與另一種語(yǔ)言(例如R或Julia)進(jìn)行比較，就能發(fā)現(xiàn)使用一種獲得兩個(gè)數(shù)組的乘積的更簡(jiǎn)單的方法。
例如，在R中：
- array<- array1 * array2
R使這個(gè)操作變得容易;可以將星號(hào)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：
- array =array1 .* array2
在Julia中，簡(jiǎn)單地在星號(hào)前面放置一個(gè)點(diǎn)，使其成為“.*”，就能將兩個(gè)數(shù)組相乘。
隨著Python越發(fā)成為一種統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言，觀望Numpy是否能夠進(jìn)入基礎(chǔ)語(yǔ)言行列會(huì)是一件趣事。
顯然，隨著Python在統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用會(huì)影響其增加更多函數(shù)特性的可能性。盡管Numpy定會(huì)繼續(xù)提供許多工具并提升處理困難任務(wù)的能力，我還是無(wú)法想象一個(gè)不需要指針的基本語(yǔ)言，以及Numpy會(huì)進(jìn)行一些棄用?？赡芎芏鄼C(jī)器都安裝了像Numpy一樣的工具，但需要一個(gè)包來(lái)在一行中進(jìn)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(chǔ)庫(kù)影響不大，Numpy也已被視為Python的擴(kuò)展，我還是覺(jué)得這個(gè)想法很有趣。
實(shí)際上，這可能性很大，且當(dāng)下就有望實(shí)現(xiàn)。雖然這個(gè)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(xué)中的使用越來(lái)越廣泛，其可能會(huì)為適應(yīng)統(tǒng)計(jì)任務(wù)而新增一些特性。
以后究竟會(huì)如何發(fā)展，我們還且拭目以待……
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