<jupyter_start><jupyter_text>NumPy**NumPy** é uma biblioteca de algebra linear.Ela importante para _Data Science_ em **Python** pois as próximas bibliotecas a utilizam como um de seus blocos principais.Outro motivo é porque também é muito rápida em execução e permite a criação de _arrays_ homogêneos.<jupyter_code># Comumente importada com essa abreviação
import numpy as np<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>NumPy _Arrays_NumPy _arrays_ serão altamente vistos e trabalhados<jupyter_code>np.array?
py_list = [1, 2, 3]
py_list, type(py_list)
np_arr = np.array(py_list)
np_arr, type(np_arr)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>outros métodosNumPy possui outros métodos capazes de gerar arrays.<jupyter_code># Semelhante à função range
np.arange(10)
# Gera um array com as dimensões passadas como argumento 
print(np.zeros((2, 3)))
print('\n')
print(np.ones((3, 2)))
# Retorna um array de 'num' números igualmente espaçados entre 'start' e 'stop'
np.linspace(0, 9, 10)
# Retorna uma matriz com 1 na diagonal e 0 nas demais posições
np.eye(5)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09032258064516129, 'fraction_numerical': 0.014746543778801843, 'mean_word_length': 6.757142857142857, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 13, '<?xml version=': 0, '>': 13, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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