7 ключевых особенностей библиотеки NumPy / np для эффективной работы с массивами

NumPy - популярная библиотека программирования на языке Python для работы с массивами данных. Она используется для множества задач, начиная от математических вычислений и заканчивая обработкой изображений и многомерных массивов.

Ниже приведены семь важных особенностей, которые делают NumPy незаменимым инструментом для анализа данных и машинного обучения.

1. Быстродействие: NumPy предоставляет быстрое и эффективное решение для работы с массивами и матрицами. Он имеет оптимизированные алгоритмы для выполнения разнообразных операций и может обрабатывать большие объемы данных.

2. Многомерность: NumPy позволяет работать с многомерными массивами данных. Это означает, что можно легко обрабатывать и анализировать данные, которые имеют более чем два измерения.

3. Индексация и срезы: NumPy предоставляет индексацию и срезы по массивам данных, что позволяет легко выбирать и манипулировать с данными в массиве.

4. Математические функции: NumPy обладает большим количеством математических функций для выполнения различных операций, таких как тригонометрия, логарифмы, статистические расчеты и т.д.

5. Броадкастинг: NumPy имеет эффективную технологию броадкастинга, которая позволяет выполнять операции с массивами разной длины без необходимости создания циклов и дополнительных проверок в коде.

6. Интеграция: NumPy интегрируется хорошо с другими библиотеками Python, такими как SciPy, Pandas и Matplotlib.

7. Бесплатность и открытый исходный код: NumPy распространяется под лицензией BSD, что означает его свободность и доступность для использования в любом проекте, даже коммерческих.

Высокая производительность

Одной из главных особенностей библиотеки NumPy является ее высокая производительность. Она обеспечивается за счет использования специальной структуры данных - многомерных массивов (ndarray).

Благодаря этой структуре и оптимизированным алгоритмам обработки данных, библиотека NumPy позволяет быстро и эффективно выполнять математические операции и вычисления на массивах большого объема.

Кроме того, NumPy использует близко расположенную память и операции с низким уровнем языка, что также способствует повышению производительности. Это позволяет ощутимо ускорять работу с массивами и уменьшать время выполения вычислительных задач в анализе данных и машинном обучении.

В результате, использование NumPy значительно повышает эффективность работы с данными и позволяет достичь значительных результатов в исследовании и анализе данных.

Оптимизированные алгоритмы для работы с массивами данных

NumPy – это библиотека для языка программирования Python, которая предназначена для работы с многомерными массивами данных.

Одна из важных особенностей NumPy – это оптимизированные алгоритмы для работы с массивами данных. Библиотека написана на языке C, а значит, она предоставляет высокую производительность. Кроме того, основные операции с массивами данных реализованы без циклов for на уровне языка C, что существенно ускоряет процесс обработки данных.

В NumPy реализованы алгоритмы для работы с массивами данных различных типов, в том числе с числовыми типами (например, целочисленными или вещественными), булевыми типами, строками и другими типами данных.

Также библиотека предоставляет множество функций для обработки и работы с массивами данных, например, сортировки, фильтрации, агрегации и т.д. Все эти функции реализованы оптимизированными алгоритмами на языке C, что делает их работу очень быстрой.

Наконец, в NumPy есть возможность создания и обработки многомерных массивов данных с помощью специальных функций. Например, функция numpy.zeros позволяет создать массив из нулей указанной формы и типа данных.

В целом, оптимизированные алгоритмы являются одной из важных особенностей библиотеки NumPy, которые обеспечивают быструю и эффективную обработку многомерных массивов данных.

Техника векторизации для ускорения вычислений

NumPy предлагает широкий спектр методов для векторизации операций, которые обычно выполняются циклами. Векторизация более эффективна, чем использование циклов, поскольку эти операции выполняются в одной инструкции, что ускоряет вычисления.

Векторизация позволяет работать с массивами, а не с отдельными элементами, что существенно ускоряет обработку данных и уменьшает объем кода. Вместо того, чтобы оперировать элементами массива по одному, можно производить операции над всем массивом целиком, используя арифметические операции или функции NumPy.

Примером операции, которую можно векторизовать, является вычисление суммы двух массивов:

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

y = np.array([5, 6, 7, 8])
z = x + y

Эта операция производит сумму соответствующих элементов векторов x и y и возвращает результат в виде нового вектора z. Обработка массивов таким образом выполняется более эффективно, чем оперирование с элементами каждого массива в отдельности.

NumPy также предоставляет удобный синтаксис для работы с булевыми массивами. Например, можно векторизовать сравнение двух массивов:

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

y = np.array([4, 3, 2, 1])
z = x > y

В этом примере создается булев массив, содержащий результаты сравнения каждого элемента массива x с соответствующим элементом массива y. Векторизация позволяет производить операции над массивами, состоящими из миллионов элементов, в несколько раз быстрее, чем с использованием циклов.

Также NumPy предоставляет множество функций для векторизации математических, тригонометрических и логических операций. Например, можно вычислить косинус для массива значений:

x = np.array([0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4])

y = np.cos(x)

Результатом будет новый массив y, содержащий косинусы всех элементов массива x.

Это лишь некоторые примеры того, как векторизация может ускорить работу с массивами в NumPy. Обращение к элементам массивов по одному требует значительных вычислительных мощностей и времени. Векторизация же позволяет производить операции над массивами целиком, что повышает скорость работы и уменьшает объем кода.

Расширенный тип данных

NumPy предоставляет расширенный тип данных, который расширяет функциональность стандартных типов данных Python. Расширенный тип данных в NumPy включает в себя дополнительные типы чисел, массивы, структуры и многомерные массивы.

Одним из главных преимуществ расширенного типа данных является возможность хранить большие объемы данных в памяти компьютера. Этот тип данных позволяет считывать и записывать данные из и в файлы, а также выполнение операций над этими данными.

Количество операций, которые можно выполнить с расширенными типами данных, в NumPy значительно больше, чем с стандартными типами данных. Благодаря этому, вы можете выполнять более сложные вычисления. Кроме того, расширенный тип данных позволяет создавать многомерные массивы, что очень полезно при работе с данными.

NumPy поддерживает также работу с множеством различных типов данных, таких как числа с плавающей точкой, целые числа, логические значения и так далее. Благодаря этому, вы можете выбрать наиболее подходящий тип данных для выполнения конкретного вычисления или задачи.

• Преимущества расширенного типа данных в NumPy:
• Увеличенная функциональность в сравнении со стандартными типами данных Python.
• Возможность хранить большие объемы данных в памяти компьютера.
• Большое количество операций, которые можно выполнить с расширенными типами данных.
• Возможность работы с множеством различных типов данных.

Расширенный тип данных в NumPy дает возможность увеличить эффективность выполнения вычислений и работы с данными, а также повышает точность результатов при выполнении вычислительных задач.

Создание массивов различных форм и размеров

Библиотека NumPy позволяет создавать массивы с различными формами и размерами для разных целей и задач. В NumPy массивы могут быть одномерными, двумерными, трехмерными и более высоких порядков.

Одномерные массивы в NumPy создаются с помощью функции numpy.array(). Они могут иметь любой размер и содержать элементы одного типа данных(числа, строки, логические значения и т.д.). Пример:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

Вывод:

[1 2 3 4 5]

Двумерные массивы могут быть созданы с помощью функции numpy.reshape() или numpy.array(). Они представляют матрицы, состоящие из строк и столбцов. Пример:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

Вывод:

[[1 2 3]

[4 5 6]]

Трехмерные массивы создаются путем объединения двумерных массивов. Четырехмерные – это массивы, состоящие из нескольких трехмерных массивов, и так далее.

Кроме того, NumPy обладает множеством специальных функций для создания массивов различной формы и размера, например, numpy.zeros(), numpy.ones() и numpy.eye(). Они могут быть полезными при работе с научными данными или при создании игр и приложений с 3D-графикой.

Вывод:

arr = np.zeros((2, 3))
print(arr)

arr = np.ones((2, 3))
print(arr)

arr = np.eye(3)
print(arr)

Работа с многомерными массивами

NumPy предоставляет возможность работы с многомерными массивами, также известными как numpy.ndarray. Это основной объект библиотеки. Массивы могут иметь одну или несколько измерений и могут содержать элементы одного и того же типа данных (например, числа с плавающей точкой или целые числа).

Массивы NumPy гораздо более эффективны для хранения и обработки больших объемов данных в сравнении с обычными списками Python. Это связано с тем, что массивы, в отличие от списков, хранятся в последовательности байтов в памяти и позволяют быстрое выполнение матричных операций.

Для создания массива можно использовать функцию numpy.array, передав список элементов. Также существуют специальные функции для создания массивов со случайными элементами, нулевыми значениями или значениями из диапазона чисел. Для доступа к элементам массива используются индексы.

Одним из преимуществ многомерных массивов является возможность выполнения операций по всем элементам массива с помощью одной команды (так называемый "векторизованный" код). Это позволяет писать более простой и быстрый код, а также использовать параллелизм и оптимизацию для выполнения больших объемов вычислений.

NumPy также предоставляет множество функций для работы с многомерными массивами, такие как сортировка, изменение формы и размерности массива, арифметические операции и многое другое.

Удобство для научных вычислений

Библиотека NumPy облегчает проведение научных вычислений за счет использования многомерных массивов и операций над ними. Поэтому, для научных и инженерных задач, где данных может быть огромное количество, NumPy может существенно ускорить вычисления.

Библиотека имеет множество функций для работы с массивами, таких как быстрая сортировка, изменение формы и размерности, свертка и многое другое. Эти функции позволяют удобно и быстро обрабатывать массивы данных.

NumPy также имеет дополнительные функции для научных вычислений, такие как линейная алгебра, генерация случайных чисел и преобразование Фурье. Это значительно сокращает необходимость привлечения сторонних библиотек для выполнения данных задач.

Удобство и гибкость NumPy делает его популярным инструментом для многих областей науки и инженерии, например, анализа данных, машинного обучения, обработки изображений, численного моделирования и многих других.

Интеграция с другими библиотеками для научных вычислений

Библиотека NumPy является базовой для многих других библиотек для научных вычислений в Python. Она обладает широкими возможностями и хорошо интегрируется с другими инструментами.

Например, с помощью библиотеки SciPy можно решать задачи оптимизации, интегрирования, обработки сигналов и многое другое, используя функции из NumPy. Также библиотека pandas для работы с данными базируется на NumPy и предоставляет удобные методы для работы с таблицами и сериями.

NumPy также хорошо интегрируется с библиотеками визуализации данных, например, Matplotlib и Seaborn. Она предоставляет массивы данных, которые могут быть использованы для создания графиков и диаграмм.

Кроме того, библиотека NumPy может быть использована вместе с другими инструментами для научных вычислений, такими как TensorFlow, PyTorch, OpenCV и многими другими. Это позволяет создавать мощные решения для машинного обучения, компьютерного зрения и других областей науки и техники.

Простота использования для обработки больших объемов данных

Библиотека NumPy является одним из самых популярных инструментов для работы с массивами и матрицами в Python. Ее особенностью является простота использования для обработки больших объемов данных.

В NumPy реализованы многие математические операции, такие как вычисление суммы, умножение, деление и другие, которые требуются при обработке массивов данных. Благодаря эффективной работе с памятью, NumPy значительно ускоряет процесс обработки больших объемов данных, что особенно важно при научных расчетах или в анализе данных.

NumPy также предоставляет удобный способ создания массивов данных и работу с ними. Возможность многомерного индексирования, срезов и фильтрации данных позволяет эффективно работать с любыми данными и импортировать их из других источников.

Помимо основных операций с массивами NumPy также предоставляет возможность работы с матрицами, линейной алгеброй, численным анализом и многими другими областями математики. Это делает библиотеку универсальным инструментом для любой задачи, связанной с обработкой больших объемов данных.

В целом, библиотека NumPy является мощным инструментом для работы с массивами и матрицами в Python, который обеспечивает простоту использования и обработку больших объемов данных. Она позволяет легко осуществлять многие математические операции, работать с разными типами данных и проводить научные расчеты.

Обработка данных различных типов

NumPy позволяет обрабатывать данные различных типов, таких как целочисленные значения, числа с плавающей точкой, булевые значения и множества других типов.

Благодаря богатому набору функций и возможностей библиотеки NumPy, пользователи могут легко обрабатывать данные любого типа, используя мощные функции библиотеки. Например, функции сортировки и фильтрации могут быть использованы для повышения производительности и эффективности обработки данных.

В NumPy одним из основных типов данных являются многомерные массивы, которые могут содержать значения любого типа. Такой подход делает библиотеку NumPy идеальным инструментом для работы с матричными данными и большими объемами информации.

Кроме того, библиотека NumPy позволяет преобразовывать данные между различными форматами, что делает ее универсальным и гибким инструментом для обработки данных в различных проектах и задачах.

Работа с числовыми данными и матрицами

Библиотека NumPy (или np) является наиболее эффективным инструментом для работы с числовыми данными и матрицами в языке программирования Python. Она предоставляет удобные инструменты для выполнения базовых и сложных математических операций, а также обработки данных, хранения и визуализации результатов.

Одной из главных особенностей библиотеки NumPy является работа с многомерными массивами (матрицами) произвольных размеров. Массивы NumPy обладают высокой производительностью и могут содержать элементы разных типов, таких как целые числа, вещественные числа, строковые значения и др. Создание, индексирование и обращение к элементам массива выполняется очень быстро и удобно.

С помощью NumPy можно выполнять как простые операции с массивами, так и сложные математические вычисления. Например, библиотека позволяет выполнять операции линейной алгебры, такие как множество матриц, нахождение определителя и обратной матрицы, собственных значений и векторов и др. Также NumPy позволяет генерировать и обрабатывать случайные данные с помощью специальных функций.

• Основные операции, которые можно выполнять с помощью NumPy:
1. Создание массивов произвольной размерности и содержания.
2. Индексирование и обращение к элементам массива.
3. Операции над массивами: сложение, вычитание, умножение, деление.
4. Операции сравнения (равенство, больше, меньше).
5. Математические методы: sin, cos, exp и др.

Использование NumPy значительно ускоряет работы с данными, особенно когда имеется дело с большими объемами информации. Библиотека отлично подходит для научных вычислений, статистических анализов, анализа изображений и звука, машинного обучения и других областей, где нужно работать с числовыми данными.

Наконец, NumPy также предоставляет возможности для визуализации данных с помощью других библиотек Python, таких как Matplotlib, Seaborn, Plotly и др. С их помощью можно строить графики, диаграммы, трехмерные модели и другие визуализации, которые помогают лучше понять данные и оценить результаты вычислений.

Работа с текстовыми и множественными данными

NumPy предоставляет множество удобных инструментов для работы с текстовыми и множественными данными.

К примеру, для работы с множественными данными можно использовать массивы в NumPy, которые позволяют хранить элементы одного типа и производить над ними операции сразу на всем наборе данных. Это очень удобно, когда необходимо провести математические операции с несколькими массивами одновременно.

Еще одним полезным инструментом является функция np.loadtxt(), которая позволяет загружать текстовые данные из файлов. Это может быть полезно, например, при анализе данных о продажах или клиентах.

Кроме того, в NumPy есть возможность работать с текстовыми данными и применять к ним различные операции, например, замена символов или поиск подстроки. Для этого используются методы строк из стандартной библиотеки Python.

Также NumPy обладает возможностью создания и работы с таблицами данных с помощью библиотеки Pandas. Она позволяет импортировать и экспортировать данные в различных форматах, обрабатывать их, проводить статистические исследования и многое другое.

В целом, библиотека NumPy предоставляет много полезных инструментов для работы с текстовыми и множественными данными, что делает ее необходимым инструментом для анализа и обработки данных в Python.

Большое количество функций и методов

Библиотека NumPy предоставляет программистам огромное количество функций и методов, которые позволяют производить множество операций над массивами данных. Некоторые из этих функций используются только для работы с числами, а некоторые могут работать и со строками.

Кроме того, в NumPy есть функции для работы с математическими функциями, статистическими функциями, функциями для изменения формы массива, функции для изменения типов данных и многое другое. Это позволяет разработчикам использовать NumPy для решения большого числа задач, связанных с анализом данных, машинным обучением и научными вычислениями.

Особенностью библиотеки является то, что она обладает высокой производительностью благодаря использованию C-подобного языка. Функции NumPy работают очень быстро и могут обрабатывать большие объемы данных в реальном времени. Все это делает библиотеку NumPy одним из самых популярных выборов для обработки данных в Python.

• К некоторым из функций, предоставляемых NumPy, относятся:
• numpy.dot - вычисление скалярного произведения двух массивов
• numpy.sum - вычисление суммы элементов массива
• numpy.argmax - поиск индекса максимального элемента в массиве
• numpy.where - поиск индексов элементов, удовлетворяющих заданному условию
• numpy.reshape - изменение формы массива

NumPy также предоставляет ряд специальных структур данных, которые могут быть использованы для представления многомерных массивов данных. Например, в NumPy есть ndarray - это n-мерный массив, который может быть использован для хранения больших объемов данных.

В целом, библиотека NumPy предоставляет большое количество функций и методов для работы с массивами данных. Она обладает высокой производительностью и может использоваться для анализа данных, машинного обучения и научных вычислений. NumPy является одним из самых востребованных выборов для обработки данных на Python, поэтому знание этой библиотеки является необходимым для разработчиков, занимающихся анализом данных.

Доступ к стандартным математическим функциям

Библиотека NumPy предоставляет доступ к большому числу стандартных математических функций, таких как sin, cos, tan, log, exp и многие другие. Эти функции могут быть применены как к отдельному элементу массива, так и к целому массиву. Использование этих функций обычно проще и выразительнее, чем написание аналогичных функций на простом Python.

Кроме того, библиотека NumPy также предоставляет доступ к специальным функциям, таким как сферические функции Бесселя, функции Лежандра и другие, которые могут использоваться в различных научных областях.

Пример использования стандартной математической функции:

В результате выполнения этого кода, на экране будет выведен массив, содержащий значения синусов для каждого элемента массива x.

Использование специализированных функций для научных задач

Библиотека NumPy предоставляет широкий спектр функций для работы с научными данными. Эти функции позволяют обрабатывать большие объемы информации и быстро находить нужные данные.

Одна из ключевых функций библиотеки NumPy - это функция генерации случайных чисел. Эта функция позволяет создавать массивы с заданными свойствами, что помогает в получении репрезентативных данных для научных исследований.

Еще одной важной функцией является функция линейной алгебры. Она позволяет работать с матрицами и векторами, вычислять их суммы, произведения и обратные матрицы. Это особенно важно для решения многих задач в физике, математике и машинном обучении.

Функции статистических расчетов также являются неотъемлемой частью работы с научными данными. Функции для расчета среднего значения, максимального и минимального значения, стандартного отклонения и других характеристик помогают быстро и точно анализировать данные.

В библиотеке NumPy также есть функции для обработки изображений, обработки звука и работы с графикой. Это расширяет возможности использования библиотеки и делает ее необходимой для решения многих задач в различных областях науки и техники.

Высокая точность вычислений

Библиотека NumPy обладает высокой точностью вычислений благодаря использованию типа данных чисел с плавающей точкой двойной точности (double-precision floating-point numbers) - float64.

Это гарантирует, что результаты математических операций будут более точными и точность не будет теряться при повторных вычислениях.

Кроме того, NumPy предоставляет возможность указать точность вычислений для определенных операций. Например, при вычислении скалярного произведения векторов можно указать точность с помощью параметра метода dot().

Также в NumPy есть возможность работать с комплексными числами, что обеспечивает высокую точность при решении задач в физике, инженерии, машинном обучении и других областях.

В целом, библиотека NumPy обеспечивает высокую точность вычислений и позволяет контролировать точность в зависимости от конкретной задачи.

Поддержка чисел с плавающей точкой и высокой точности

Одной из главных особенностей библиотеки NumPy является поддержка чисел с плавающей точкой и высокой точности. Это означает, что пользователь может работать с очень большими или очень маленькими числами, а также производить математические операции с высокой точностью.

Для этого NumPy предоставляет встроенные типы данных, такие как float16, float32, float64 и float128, которые можно использовать для хранения чисел с различной точностью. Более того, благодаря специальным функциям, пользователь может контролировать вывод чисел, задавая желаемое количество знаков после запятой.

Например, для вывода чисел с точностью до двух знаков после запятой, можно использовать функцию np.set_printoptions(precision=2). А для выполнения математических операций с высокой точностью, можно воспользоваться функциями np.finfo и np.floating.

Такая поддержка чисел с плавающей точкой и высокой точностью делает библиотеку NumPy очень удобной для работы с научными вычислениями, финансовой аналитикой или другими задачами, где требуется точность и прецизионность.

Обеспечение стабильности при работе с большими значениями данных

Библиотека NumPy обладает несколькими особенностями, которые позволяют ей работать с большими значениями данных без потери стабильности. Одной из таких особенностей является возможность задавать точность значений.

Чем выше точность задана, тем больше памяти требуется для хранения данных, но при этом возможность потери точности при операциях со значениями снижается. Например, для работы с данными, содержащими значения до 10^5, можно задать точность 16 бит, а для более крупных значений - 32 или 64 бита.

Для решения проблемы с переполнением, возникающей при работе с большими значениями, в NumPy предусмотрен способ масштабирования данных. При этом значения масштабируются в определенный диапазон, например, от 0 до 1, что дает возможность сохранить точность при работе с большими значениями.

Также внимание уделяется проблемам округления и ошибок вычислений при работе с дробными значениями. NumPy предлагает инструменты для анализа и управления ошибками, а также возможность представления чисел в виде рациональных дробей, что позволяет избежать потери точности при их операциях.

В целом, обеспечение стабильности и точности при работе с большими значениями - одно из главных преимуществ библиотеки NumPy. Оно позволяет анализировать и обрабатывать данные с высокой точностью, сохраняя их первоначальный вид и исключая искажения, связанные со значительными изменениями и округлениями.

Широкая поддержка и совместимость с другими языками

Библиотека NumPy является самой широко используемой для научных вычислений в Python, однако не только. Она также является интегральной частью многих других проектов, таких как Pandas, SciPy и Matplotlib. Это делает ее наиболее востребованным и универсальным пакетом для вычислительных задач в различных областях науки и техники.

Одним из важных преимуществ NumPy является его совместимость с другими языками программирования, такими как C и Fortran. С помощью специальных инструментов, таких как F2PY, можно легко вызвать функции, написанные на этих языках, прямо в Python. Такой подход позволяет использовать быстрые алгоритмы, написанные на языках низкого уровня, в наших вычислениях в Python, что ускоряет вычисления в разы.

Кроме того, NumPy также предоставляет возможность взаимодействия с другими пакетами, например, с OpenCV, используемым для обработки изображений и компьютерного зрения. Это открывает возможности для использования библиотеки в различных областях, где требуется работа с многомерными массивами или матрицами.

Итак, благодаря своей широкой поддержке и совместимости с другими языками, NumPy является необходимым инструментом для изучения Python в области научных и инженерных вычислений, а также в других областях, где требуется работа с массивами и матрицами.

Поддержка Python и других языков программирования

Библиотека NumPy поддерживает язык программирования Python, который является одним из самых популярных языков в мире. Она также поддерживает другие языки программирования, такие как C и Fortran. Это означает, что вы можете использовать NumPy с любым языком программирования, который поддерживает эти языки.

Эта поддержка языков программирования является важным аспектом NumPy. Она обеспечивает универсальность библиотеки, которая может быть использована различными командами и разработчиками. Более того, разработчики могут использовать свой любимый язык программирования вместо того, чтобы учить новый язык, чтобы использовать библиотеку NumPy.

Кроме того, поддержка разных языков программирования также обеспечивает высокую производительность NumPy. Благодаря использованию языков программирования, таких как C и Fortran, библиотека может осуществлять быстрое выполнение задач. Это делает NumPy идеальной для работы с огромными объемами данных, обработки изображений и других задач, которые требуют высокой производительности.

Возможность экспорта и импорта данных в различных форматах

NumPy / np предоставляет удобные средства для чтения и записи данных в различных форматах.

Функция np.loadtxt() позволяет загружать данные из текстовых файлов с разделителями, такими как запятые или табуляция. Это может быть удобно при работе с уже существующими файлами данных.

Кроме того, при необходимости, можно сохранять данные в текстовом формате с помощью функции np.savetxt().

Если же данные хранятся в формате Excel, то можно воспользоваться модулем openpyxl и функцией load_workbook(), чтобы прочитать данные из Excel-файла, а затем преобразовать их в массив NumPy.

Для более сложных форматов данных, таких как JSON, XML или HDF5, можно использовать сторонние библиотеки, такие как json, xml.etree.ElementTree, или h5py.

И наконец, NumPy / np также поддерживает чтение и запись двоичных файлов с помощью функций np.fromfile() и np.tofile().

Таким образом, возможность экспорта и импорта данных в различных форматах делает NumPy / np еще более гибким инструментом для работы с данными.