NumPy అనేది పైథాన్ లైబ్రరీ, ఇది న్యూమరికల్ కంప్యూటింగ్ మరియు సైంటిఫిక్ కంప్యూటింగ్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. NumPy అంటే న్యూమరికల్ పైథాన్. ఇది ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీ, ఇది ఈ శ్రేణులపై పనిచేయడానికి విస్తృత శ్రేణి గణిత ఫంక్షన్‌లతో పాటు పెద్ద, బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణులు మరియు మాత్రికలకు మద్దతును అందిస్తుంది. డేటా సైన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సైంటిఫిక్ కంప్యూటింగ్‌లో NumPy విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
NumPy యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణులు: NumPy బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణులు మరియు మాత్రికలకు మద్దతును అందిస్తుంది, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌లలో కార్యకలాపాలను సులభతరం చేస్తుంది.
ప్రసారం: వివిధ ఆకారాలు మరియు పరిమాణాలతో కూడిన శ్రేణులపై మూలకాల వారీగా కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి NumPy ప్రసారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.
గణిత విధులు: సరళ బీజగణితం, ఫోరియర్ పరివర్తనలు మరియు యాదృచ్ఛిక సంఖ్య ఉత్పత్తితో సహా అనేక రకాల గణిత విధులను NumPy అందిస్తుంది.
ఇతర సాధనాలతో ఏకీకరణ: పాండాస్, స్కికిట్-లెర్న్ మరియు టెన్సర్‌ఫ్లో వంటి డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఉపయోగించే అనేక ఇతర సాధనాలతో NumPy ఏకీకృతం అవుతుంది.
వేగం: NumPy Cలో వ్రాయబడింది మరియు పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది, ఇది పైథాన్ యొక్క అంతర్నిర్మిత డేటా నిర్మాణాల కంటే చాలా వేగంగా ఉంటుంది.
మెమరీ-సమర్థవంతమైనది: పైథాన్ యొక్క అంతర్నిర్మిత డేటా స్ట్రక్చర్‌ల కంటే NumPy తక్కువ మెమరీని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది.
NumPyని ఉపయోగించడానికి, డెవలపర్‌లు పిప్ లేదా కొండా వంటి ప్యాకేజీ మేనేజర్‌ని ఉపయోగించి దీన్ని ఇన్‌స్టాల్ చేయాలి. ఇన్‌స్టాల్ చేసిన తర్వాత, వారు తమ పైథాన్ కోడ్‌లో లైబ్రరీని దిగుమతి చేసుకోవచ్చు మరియు శ్రేణులు మరియు మాత్రికలతో పని చేయడం ప్రారంభించవచ్చు. NumPy ఇండెక్సింగ్, స్లైసింగ్ మరియు రీషేపింగ్‌తో సహా శ్రేణులపై కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి విస్తృత శ్రేణి విధులు మరియు పద్ధతులను అందిస్తుంది. మాతృక గుణకారం, ఈజెన్‌వెక్టర్లు మరియు ఈజెన్‌వాల్యూస్ వంటి లీనియర్ ఆల్జీబ్రా ఆపరేషన్‌లకు కూడా NumPy మద్దతును అందిస్తుంది....
