‫为什么不付钱？
‫在本节中, 我们将探索这个名为NumPy的流行库, 它与Python列表非常相似｡
‫在数据科学和机器学习领域, 它是最常用和最受欢迎的库之一｡
‫但我想问你, 我们为什么需要这个？
‫我们不是有Python列表吗？
‫为什么NumPy如此受欢迎, 并且是机器学习的必备工具？
‫有两个主要的原因为什么我们要用numpy来解决我们的问题｡
‫你看, NumPy提供给我们的许多功能实际上是用C语言编写的, 一种非常非常快的编程语言｡
‫如果我们使用Python列表, 我们接下来要做的事情会慢很多｡
‫因此, 在数组和列表上执行numpy操作比在Python中执行同样的操作要快得多｡
‫当谈到机器学习时, 你会发现我们做了大量的计算｡
‫我们做了大量的处理｡
‫这就是使用GPU或图形处理单元的原因, 因为需要进行大量计算｡
‫因此, 我们需要尽可能多地利用NumPy提供的性能优势｡
‫第二个原因是, 当涉及到机器学习时,
‫机器通常只理解1和0, 以及数字之类的东西, 这些东西可以包含在numpy中｡
‫对机器来说很容易理解而不是更复杂的东西｡
‫例如, 图像可以用数字来表示, 其中数字表示像素的颜色｡
‫我们会在后面的课程中看到, 我们会尝试将不同的字段, 不同的属性, 转换成数字｡
‫例如, 如果一个病人有心脏病, 而不是是或否, 我们把它转换成1或0｡
‫这种把数据转换成机器能理解的东西的想法, 比如二进制的数字, 比如1和0,
‫让我们让机器学习｡
‫机器就是这样学习的｡
‫机器通过执行多个操作来学习, 并将这些信息存储在一个数组中, 如numpy,
‫这是一种很好的方式, 可以将人类可以理解的数据表示为计算机可以理解的数据｡
‫但随着课程的深入, 你们会发现这一点｡
‫现在, 让我们开始吧｡