为什么numpy对象被视为全局对象？

numpy对象被视为全局对象的原因是因为它在整个程序中都可以被访问和使用，而不需要显式地导入或传递。这是因为numpy库在导入时会将其核心功能注册为全局变量，使得用户可以直接使用numpy提供的各种功能和方法。

numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数，是许多数据分析和科学计算任务的基础工具。由于numpy的广泛应用和重要性，它被设计为全局对象，以方便用户在任何地方都能方便地使用numpy的功能。

作为全局对象，numpy可以在任何地方被调用和使用，无需重复导入或传递。这样可以简化代码的编写和维护，提高开发效率。同时，numpy的全局性也使得不同模块之间可以共享numpy对象，方便数据的传递和处理。

在云计算领域中，numpy的全局对象特性可以使得在分布式计算环境中更加方便地进行数据处理和分析。例如，在云原生应用中，可以使用numpy进行大规模数据处理和科学计算，而无需在每个节点上都显式地导入numpy库。

腾讯云提供了适用于科学计算和数据分析的云产品，例如弹性MapReduce（EMR）和云服务器（CVM）。用户可以在腾讯云上创建虚拟机实例，并在其中安装numpy库，以便进行高性能的科学计算和数据处理。具体产品介绍和链接地址如下：

1. 弹性MapReduce（EMR）：腾讯云提供的大数据处理平台，支持使用numpy进行分布式计算和数据分析。详情请参考：弹性MapReduce（EMR）产品介绍
2. 云服务器（CVM）：腾讯云提供的可扩展的云计算服务，用户可以在虚拟机实例中安装numpy库，并进行科学计算和数据处理。详情请参考：云服务器（CVM）产品介绍