NumPy ist die grundlegende Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und stellt mit dem Array einen Datentyp für große, mehrdimensionale Zahlenfelder bereit. Der Unterschied zu einer gewöhnlichen Python-Liste ist erheblich: Ein Array liegt zusammenhängend im Speicher und wird von in C geschriebenem Code verarbeitet, wodurch Rechnungen um Größenordnungen schneller ablaufen.
Rechenoperationen werden dabei auf ganze Felder angewendet, statt einzelne Werte in Schleifen zu durchlaufen, was den Code zugleich kürzer und schneller macht. Auf dieser Grundlage bauen praktisch alle wissenschaftlichen und KI-Bibliotheken in Python auf, von Pandas über scikit-learn bis zu den Deep-Learning-Frameworks.
Die Datenstruktur dahinter ist zugleich die Denkweise der gesamten KI, denn Bilder, Texte und Tondaten werden vor jeder Verarbeitung in solche Zahlenfelder überführt. Für Anwender ist NumPy meist unsichtbar, weil es unter den bequemeren Bibliotheken arbeitet, aber es erklärt, warum Python trotz seiner Langsamkeit die Sprache der Datenverarbeitung ist.