Introdução ao NumPy
Para garantir confiança e concluir este curso com sucesso, recomendamos fortemente que você conclua os seguintes cursos previamente (basta clicar neles para começar):
Em um mundo repleto de dados, trabalhar com matrizes e arrays é extremamente importante. É aí que o NumPy se destaca. Com sua alta velocidade e interface relativamente fácil de usar, tornou-se a biblioteca Python mais utilizada para trabalhar com arrays.
Agora vamos discutir a velocidade do NumPy e de onde ela vem. Apesar de ser uma biblioteca Python, ela é majoritariamente escrita em C, uma linguagem de baixo nível que permite cálculos rápidos.
Outro fator que contribui para a velocidade do NumPy é a vetorização. Essencialmente, vetorização envolve transformar um algoritmo que opera em um único valor por vez para operar em um conjunto de valores (vetor) simultaneamente, o que é realizado internamente no nível da CPU.
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Para utilizar o NumPy, é necessário importá-lo primeiro. Importe o numpy usando o alias np.
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