Summary  
This chapter introduces efficient array and matrix operations using NumPy’s C-based implementation and demonstrates how vectorization enables high-performance computations by applying operations to whole data sets at once.

General domain of usage  
Numerical computing

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In einer Welt voller Daten ist die Arbeit mit Matrizen und Arrays von entscheidender Bedeutung. Genau hier kommt **NumPy** ins Spiel. Mit seiner hohen Geschwindigkeit und der relativ benutzerfreundlichen Oberfläche ist es die **am häufigsten verwendete** Python-Bibliothek für die Arbeit mit Arrays.

Betrachten wir nun die Geschwindigkeit von NumPy und deren Ursprung. Obwohl es sich um eine Python-Bibliothek handelt, ist sie größtenteils in **C** geschrieben, einer Low-Level-Sprache, die schnelle Berechnungen ermöglicht.

Ein weiterer Faktor, der zur Geschwindigkeit von NumPy beiträgt, ist die **Vektorisierung**. Im Wesentlichen bedeutet Vektorisierung, dass ein Algorithmus so umgewandelt wird, dass er nicht mehr auf einzelne Werte, sondern auf **Wertemengen** (Vektoren) gleichzeitig angewendet wird, was auf CPU-Ebene im Hintergrund erfolgt.

import unittest
import importlib.util
import re

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Завантажуємо код користувача
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)

        # Зчитуємо сирцевий код
        with open("user_code.py", "r", encoding="utf-8") as f:
            cls.src = f.read()

    def test_numpy_import(self):
        # Перевірка, що numpy імпортовано з псевдонімом np
        has_np = "np" in dir(self.m)
        pat_alias = re.search(r"import\s+numpy\s+as\s+np", self.src)
        _dynamic_test(
            self,
            has_np and pat_alias,
            "NumPy imported correctly as np",
            "NumPy import alias incorrect or missing"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

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Einführung in NumPy

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