NumPy एक पायथन लाइब्रेरी है जो बड़े, बहु-आयामी ऐरे और मैट्रिक्स को सपोर्ट करती है, साथ ही इन ऐरेस पर गणितीय कार्य करने के लिए विभिन्न फंक्शन्स प्रदान करती है। यह डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग, और संख्यात्मक विश्लेषण में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।
पायथन के मूल लिस्ट डेटा संरचनाओं का उपयोग डेटा को स्टोर करने के लिए किया जा सकता है, लेकिन संख्यात्मक गणनाओं के लिए वे काफी धीमी होती हैं। NumPy एक ऐसा ऐरे ऑब्जेक्ट प्रदान करता है जो पायथन लिस्ट्स की तुलना में 50 गुना तेज़ होता है, जिससे बड़े डेटा सेट्स पर संचालन तेजी से होते हैं। यह डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, और वैज्ञानिक अनुसंधान में काम करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक महत्वपूर्ण टूल है।
पायथन लिस्ट्स को तुलना में, NumPy ऐरे एक निरंतर स्थान पर मेमोरी में स्टोर होते हैं। यह सुविधा गणनाओं को बहुत कुशल बनाती है और स्थानीयता की संदर्भ (locality of reference) को बेहतर बनाती है। यही कारण है कि NumPy पायथन लिस्ट्स की तुलना में अधिक तेज़ है। इसके अलावा, यह सबसे नवीन CPU आर्किटेक्चर के साथ अनुकूलित है।
NumPy एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है और इसकी सोर्स कोड गिटहब पर उपलब्ध है। आप यहां से NumPy के सोर्स कोड को देख सकते हैं और इस प्रोजेक्ट में योगदान कर सकते हैं।
नोट: NumPy का उपयोग वैज्ञानिक अनुसंधान, गणना और डेटा विज्ञान में किया जाता है। यह गणना करने के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण है।