科學背景

2019 年，事件視界望遠鏡（EHT）合作計畫公佈了人類歷史上首張位於 M87 星系中央的「黑洞照片」。這個計畫集合了全球 8 個地面射電望遠鏡，每天產生高達數 PB（1 PB = 1024 TB）的龐大天文觀測數據。由於數據量太過龐大，根本無法透過網路傳輸，當時甚至必須將硬碟實體空運到數據中心。

Python 的核心角色

天文學家凱蒂·鮑曼（Katie Bouman）與其團隊為了把這些殘缺、混有大量雜訊的原始波段數據，還原成人類肉眼可見的照片，開發了關鍵的影像重建演算法（CHIRP）。而整個龐大數據管線（Data Pipeline）的核心，就是採用 Python 編寫的。

為什麼是 Python？

雖然 Python 本身的純運算速度不如 C++ 或 Fortran，但它擁有極其強大的科學計算生態圈：

• NumPy：底層由 C 語言編寫，能以極快速度進行矩陣與多維陣列的數學運算。
• SciPy：提供了頂級的訊號處理與影像重建演算法。
• Matplotlib：用於將天文數據視覺化成像。

天文學家利用 Python 撰寫高階控制邏輯，底層則調用 C 語言編寫的高效能計算庫。這種「開發極快、效能極高」的混血特性，讓 Python 成為當今大數據、AI 人工智慧與頂尖科學研究的第一首選語言。

 

(資料來源: Wikipedia. s.v. “Black hole.” 2026年6月22日檢索.https://en.wikipedia.org/wiki/Black_hole.)