什么时候用numpy库

到底什么时候用numpy库啊，为什么课程里一会写一会不写X﹏X

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这个是学中值滤波的时候写的代码

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这个是用sobel算子处理边界时写代码
是哪里不一样?

就第一张图来说，他导入的是opencv（cv2）,你看着没有导入numpy库，但是是你上如果你打印img的数据类型就会发现它的数据类型其实是Numpy.ndarray，也就是说本身的数据也是numpy的格式，opencv内部处理和实现是有导入numpy库的，从库本身来说，numpy库是计算库，而opencv的图像处理操作你都可以通过numpy来自己实现相应的功能（毕竟opencv的操作本质而言，都是数值计算和矩阵变换）。
至于你的疑问，其实第二张图如果只是你截图的部分代码来看，不用导入numpy库也是可以的（没有使用就可以不需要导入），内部导入的库，跟使用者关系不大。而导入也无关影响，只要库不冲突，导入库只是多花一丢丢的时间，影响不大（如果库冲突的话，那导入就不行了）。

答案来自GPT：
NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了高效的多维数组对象和各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组计算的各种函数。以下是一些使用NumPy库的情况：

  1. 数组操作：NumPy提供了各种数组操作函数，如数组的创建、索引、切片、拼接、分割、排序、去重等。

  2. 数学计算：NumPy提供了各种数学计算函数，如三角函数、指数函数、对数函数、统计函数、线性代数函数等。

  3. 图像处理：NumPy可以用于图像处理，如读取和保存图像、图像的缩放、旋转、裁剪、滤波等。

  4. 数据分析：NumPy可以用于数据分析，如数据的读取、清洗、转换、统计分析等。

总之，如果你需要进行科学计算、数据分析、图像处理等方面的工作，那么使用NumPy库是非常方便和高效的。

python都是按需导入的，如果需要用到相关的包里面的方法，就会导入这个包
使用 NumPy 库的一个主要用途是进行数值计算和科学计算。以下是一些常见的情况，你可能希望使用 NumPy 库：

  1. 数组操作：NumPy 提供了多维数组对象（ndarray），它可以高效地存储和操作大量数据。如果你需要处理数组数据，例如矩阵乘法、元素级别运算、数组重塑等，NumPy 提供了广泛的数组操作功能。

  2. 数值计算：NumPy 提供了许多内置的数值函数和算法，例如三角函数、指数函数、对数函数、线性代数运算、离散傅里叶变换等。这些函数在科学计算和数值分析中经常使用。

  3. 高性能计算：NumPy 的底层实现使用了优化的 C 代码，因此可以执行快速的数值计算。与使用 Python 内置的列表进行数值计算相比，NumPy 数组的计算速度通常更快。

  4. 数据科学：NumPy 是许多其他数据科学库的基础，如 Pandas、SciPy 和 Scikit-learn。使用 NumPy，你可以预处理数据、进行统计分析、建立模型等。

总之，当你需要进行数值计算、进行数组操作，并且希望获得较好的性能时，你可以考虑使用 NumPy 库。它提供了丰富的功能和高效的实现，使得处理数值和科学数据变得更加简单和高效。

每个需求实现的时候都是不一样的，所以需要导入的包也不是相同的，莫慌，慢慢你就找到感觉了。

  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    答案：

    Numpy是Python中一种基于向量化的数学计算基础包，主要用于数据处理的一种开源数学计算库。主要优点为支持矩阵运算、数组广播功能以及内置的线性代数函数等。一般情况下，在处理大量数据及进行复杂计算时需要使用numpy库。

    numpy的优点主要有以下几个方面：

    1. 矩阵运算

    在Python中，不支持多维数组的矩阵基本运算，numpy多维数组和矩阵就可以做各种运算，例如：乘、加、使数等。它可以快速的进行数值处理，已经拥有了大量的内置函数。

    1. 广播

    Numpy的广播功能，可以对两个不同形状的数组进行计算，并得到一个新的数组。这点比较类似于python的zip功能，可以方便的对两个不同形状的数据进行处理。

    1. 内置的线性代数函数

    Numpy的数组可以表示向量和矩阵，并提供了多种函数对它们进行操作。

    根据以上优点，在以下情况下应该使用numpy库：

    1. 大量数据的处理

    在遇到大量数据的处理时，numpy的效率显然比原生的Python高，因此使用numpy可以提高代码的性能和速度。

    1. 复杂的科学计算模块

    当涉及到大量的矩阵运算、线性代数计算、统计运算、图像、信号处理等复杂科学计算模块时，numpy的应用非常广泛。

    1. 数字处理

    在数字处理、数字变换、滤波、统计方面，numpy都有很好的支持，可以快速完成各种操作。

    比如学习中值滤波时，因为处理多维数组，所以需要使用numpy进行处理。而在用sobel算子处理边界时，直接用opencv进行处理即可，也无需用到numpy。

    下面是一些使用numpy库的示例：

    1. 矩阵运算
    import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])

# 矩阵乘法
c = np.dot(a,b)
print(c)
    1. 数组广播
    import numpy as np

arr1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
arr2 = np.array([10,11,12])

# 广播
arr3 = arr1 + arr2
print(arr3)
    1. 内置的线性代数函数
    import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([1,2])

# 求行列式值
det = np.linalg.det(a)
print(det)

# 求逆矩阵
ainv = np.linalg.inv(a)
print(ainv)

# 解方程
x = np.linalg.solve(a,b)
print(x)

    总之, 当需要进行大量的数值极其复杂的计算时，使用numpy库能够获得更好的性能和效果。