Numpy会成为下一个Python吗？Python是世界上最流行的统计计算语言之一。有趣的是，开发人员从未将Python视为一种统计语言。尽管Python确实具有一些功能特性，例如：无类计算，但它在很大程度上仍然是一种面向对象的语言。与R等传统统计语言相比，Python更类似于C++这样的语言。因此，事实上，Python的代码库最初并不是为数据科学而创建的。像R、Julia，甚至Go这样的语言通常都实现了执行线性代数运算的基本函数和操作数，而Python基础库没有这些函数。如果您已经将Python用于线性代数一段时间，那么很可能在您的代码中声明了这个经典语句：importnumpyasnpNumpy将Python的统计能力从20%提高到100%。数据科学家很难避免使用Numpy。Numpy不仅具有Python语言所缺乏的线性代数能力，而且还具有许多使工作更有效率的数学和数据管理功能。不仅如此，Pandas（Python的数据表管理库）是建立在Numpy之上的。这使得两者的集成几乎是无缝的。Numpy和Pandas稳定、强大的代码库简化了数据科学任务。这就是Python在数据科学领域领先于许多其他语言的全部原因。这很简单，也很容易理解。鉴于大多数高级语言都实现了自己的线性代数函数，Python是低级语言并且需要多个操作数或函数，这似乎有些奇怪。如果没有Numpy，Python将如何在数组之间进行数学运算？它如何与其他当前的统计语言竞争？实际上，Python遍历数组的能力非常棒。zip()函数可以同时遍历两个列表。array=[]forf,binzip(array1,array2):res=f*barray.append(res)虽然这看起来并不难，但将Python与另一种语言（例如R或Julia）进行比较表明，使用更简单的方法来获取两个数组的乘积。例如，在R中：array<-array1*array2R使这变得容易；星号操作数可用于数组乘法以及整数和双精度数的乘法。在Julia中：array=array1.*array2在Julia中，只需在星号前放置一个点，使其成为“.*”，即可将两个数组相乘。随着Python越来越成为一种统计语言，看看Numpy是否会进入基础语言将会很有趣。显然，由于Python用于统计，这将影响其添加更多功能特性的可能性。尽管Numpy肯定会继续提供许多工具并提高处理困难任务的能力，但我仍然无法想象一种不需要指针的基础语言，Numpy会经历一些弃用。可能很多机器都安装了Numpy之类的东西，但是需要一个包在一行中进行数组乘法似乎有点零碎和奇怪。尽管Numpy的某些功能是否已被纳入Python基础库并不重要，并且Numpy已被视为Python的扩展，但我仍然觉得这个想法很有趣。事实上，这很有可能，而且现在正在按计划发生。虽然这个想法很合理，但有充分的理由不这样做。特别是，随着Python在数据科学中的应用越来越广泛，它可能会添加一些功能来适应统计任务。未来会如何发展，我们拭目以待……
