Jotta voisit tuntea olosi varmaksi ja suorittaa tämän kurssin onnistuneesti, suosittelemme vahvasti, että suoritat seuraavat kurssit etukäteen (klikkaa vain niitä aloittaaksesi):

Maailmassa, joka on täynnä dataa, matriisien ja taulukoiden kanssa työskentely on äärimmäisen tärkeää. Tässä kohtaa NumPy tulee avuksi. Sen huikean nopeuden ja suhteellisen helppokäyttöisen käyttöliittymän ansiosta siitä on tullut käytetyin Python-kirjasto taulukoiden kanssa työskentelyyn.

Keskustellaan nyt NumPyn nopeudesta ja mistä se johtuu. Vaikka se on Python-kirjasto, se on pääasiassa kirjoitettu C-kielellä, joka on matalan tason kieli ja mahdollistaa nopeat laskelmat.

Toinen NumPyn nopeuteen vaikuttava tekijä on vektorointi. Käytännössä vektorointi tarkoittaa algoritmin muuntamista siten, että se toimii yhden arvon sijasta arvojoukon (vektori) kanssa kerralla, mikä suoritetaan taustalla CPU-tasolla.