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15年！NumPy论文终出炉，还登上了Nature


机器之心报道
编辑：魔王、杜伟、小舟
NumPy 团队撰写了一篇综述文章 ， 介绍 NumPy 的发展过程、主要特性和数组编程等 。 这篇文章现已发表在 Nature 上 。
NumPy 是什么？它是大名鼎鼎的使用 Python 进行科学计算的基础软件包 ， 是 Python 生态系统中数据分析、机器学习、科学计算的主力军 ， 极大简化了向量与矩阵的操作处理 。 除了计算外 ， 它还包括了：
功能强大的 N 维数组对象 。
精密广播功能函数 。
集成 C/C++ 和 Fortran 代码的工具 。
强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能
今日 ， NumPy 核心开发团队的论文终于在 Nature 上发表 ， 详细介绍了使用 NumPy 的数组编程（Array programming） 。 这篇综述论文的发表距离 NumPy 诞生已经过去了 15 年 。
15年！NumPy论文终出炉，还登上了Nature
本文插图
NumPy 官方团队在 Twitter 上简要概括了这篇论文的核心内容：
NumPy 为数组编程提供了简明易懂、表达力强的高级 API ， 同时还考虑了维持快速运算的底层机制 。
NumPy 提供的数组编程基础和生态系统中的大量工具结合 ， 形成了适合探索性数据分析的完美交互环境 。 NumPy 还包括增强与 PyTorch、Dask 和 JAX 等外部库互操作性的协议 。
基于这些特性 ， NumPy 为张量计算提供了标准的 API ， 成为 Python 中不同数组技术之间的核心协调机制 。
接下来 ， 我们来看这篇 NumPy 综述论文的详细内容 。
论文摘要
数组编程为访问、操纵和计算向量、矩阵和高维数组中的数据提供了功能强大、紧凑且表达力强的语法 。 NumPy 是 Python 语言的主要数组编程库 ， 它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学、金融和经济学等领域的研究分析中都起着至关重要的作用 。 例如 ， 在天文学中 ， NumPy 是发现引力波和黑洞首次成像的软件栈中的重要部分 。
这篇论文回顾了一些基本的数组概念 ， 以及它们如何形成一种简单而强大的编程范式 ， 使其能够用于组织、探索和分析科学数据 。 NumPy 是构建科学 Python 生态系统的基础 。 它的应用十分普遍 ， 一些面向特殊需求受众的项目已经开发出自己的类 NumPy 接口和数组对象 。
由于其在 Python 生态系统中的核心地位 ， NumPy 越来越多地充当数组计算库之间的互操作层 ， 并且和其 API 一起提供了灵活的框架 ， 以支持未来十年的科学和工业分析 。
NumPy 的演变史
在 NumPy 之前 ， 已经出现了两个 Python 数组包 。 Numeric 包开发于 20 世纪 90 年代中期 ， 它提供了 Python 中的数组对象和 array-aware 函数 。 Numeric 是用 C 语言写的 ， 并链接到线性代数的标准快速实现 。 其最早的应用之一是美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室的惯性约束核聚变研究 。
为了处理来自哈勃太空望远镜的大型天文图像 ， Numeric 被重实现为 Numarray ， 它添加了对结构化数组、灵活 indexing、内存映射、字节序变体、更高效的内存使用以及更好的类型转换规则的支持 。
尽管 Numarray 与 Numeric 高度兼容 ， 但这两个包之间的差异足以将社区开发者分为两类 。 而 2005 年 ， NumPy 的出现完美地统一了这两个包 ， 它将 Numarray 的功能和 Numeric 的 small-array 性能及其丰富的 C API 结合起来 。
如今 ， 15 年过去了 ， NumPy 几乎支持所有进行科学和数值计算的 Python 库（包括 SciPy、Matplotlib、pandas、scikit-learn 和 scikit-image） 。 NumPy 是一个社区开发的开源库 ， 它提供了多维 Python 数组对象以及对其进行操作的 array-aware 函数 。 由于其固有的简洁性 ， 事实上 NumPy 数组已经成为 Python 中数组数据的交换格式 。


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