6. NumPy

Image 類別涵蓋了相機已知如何處理的逐像素工作 -- 閾值處理、色塊尋找、邊緣偵測，以及影像函式庫的其餘部分。numpy 模組則涵蓋其他所有工作：ADC 讀數及其他純數字緩衝區、一次橫跨整個緩衝區執行的數學運算，以及影像函式庫尚未內建的逐像素轉換。

於是輪到 ndarray 登場了，這是一個用來存放一整塊型別相同、緊密排列數字的單一類別。numpy 中的其他一切都是對 ndarray 進行運算的數學函式。將兩個陣列相加、對其中一個求和、對每個元素取正弦 -- 每一項都是單一的函式庫呼叫，一次處理整個緩衝區，比起對等的 Python for 迴圈要快得多。

概念

• 6.1. 為什麼要用陣列
• 6.2. ndarray
• 6.3. 建立陣列
• 6.4. Dtype 資料型別

形狀與索引

• 6.5. 形狀與步幅
• 6.6. 索引與切片
• 6.7. 視圖與複本

數學運算

• 6.8. 運算子
• 6.9. 通用函式
• 6.10. 廣播
• 6.11. 歸約運算
• 6.12. 選取與重新排列

線性代數

• 6.13. 線性代數

訊號處理

• 6.14. FFT
• 6.15. 濾波與頻譜圖

數值工具

• 6.16. 曲線與積分
• 6.17. 求解器與隨機數

影像

• 6.18. 影像與 ndarray

效能

• 6.19. 效能

總結

• 6.20. 總結