Введение в NumPy

NumPy - это пакет python с открытым исходным кодом. Он может быть использован для научных и численных расчетов. В основном это используется для более эффективного вычисления на массивах. Он основан и написан на C и Python. Это пакет Python, и слово Numpy означает Числовой Python. В основном используется для обработки однородного многомерного массива. Это основная библиотека для научных расчетов. Следовательно, он обладает мощными объектами многомерного массива и интегрирующими инструментами, которые полезны при работе с этими массивами. Это важно почти в любом научном программировании на python, которое включает машинное обучение, статистику, биоинформатику и т. Д. Оно обеспечивает действительно хорошую функциональность, которая очень хорошо написана и работает эффективно. Он в основном сфокусирован на выполнении математических операций над смежными массивами, очень похожими на массивы, которые есть у вас в языках более низкого уровня, таких как C. Другими словами, он используется для манипулирования числовыми данными. Из-за этого python может использоваться как альтернатива MATLAB.

Понимание Numpy

Одна из самых популярных библиотек в Python - Numpy. Методы Data Science нуждаются в работе над массивами и матрицами большого размера, а для извлечения полезной информации из нее необходимо выполнить тяжелые числовые вычисления, что облегчается сбором различных математических функций в NumPy. и все же важная библиотека для большинства научных вычислений в Python, также некоторые другие библиотеки зависят от массивов NumPy в качестве своих основных входов и выходов. Он также предоставляет функции, которые позволяют разработчикам выполнять как базовые, так и расширенные математические и статистические функции для многомерных массивов и матриц с очень меньшим количеством строк кода. Структура данных 'ndarray' или n-мерного массива является основной функциональностью Numpy. Эти массивы являются однородными, и все элементы массива должны быть одного типа.

Массивы NumPy быстрее, чем списки Python. Но списки Python более гибкие, чем массивные, поскольку вы можете хранить только один и тот же тип данных в каждом столбце.

Характеристики -

  • Это комбинация C и Python
  • Многомерные однородные массивы. Ndarray, которые являются многомерным массивом
  • Различные функции для массивов.
  • Изменение формы массивов  Python может использоваться как альтернатива MATLAB.

Как NumPy делает работу так легко?

Вы можете легко создавать однородные массивы и выполнять различные операции над ним, как,

  • Импортируя его с помощью следующей команды, импортируйте numpy как numpy.

NumPy n-мерный массив

Одной из наиболее важных особенностей Numpy является n-мерный массив, который является nd-array. Количество измерений массива - не что иное, как ранг массива. Вот несколько примеров. Arra = numpy.array ((10, 20, 30))

Создание массива

Следующая строка создает массив,

Arra = numpy.arange (3)

Это так же, как диапазон в Python. Это создаст массив размером 3.

Некоторые основные функции, которые можно использовать с массивом numpy

Давайте посмотрим, какие функции мы можем использовать с массивом и их назначение

Импорт NumPy как NUMPY

ARRC = numpy.array (((10, 20, 30), (40, 50, 60)))

arrC.reshape (3, 2)

Выход: arrayC (((10, 20),

(30, 40),

(50, 60)))

Функция изменения формы изменяет количество столбцов и строк, поэтому после изменения формы массив получит новое представление с другим количеством столбцов и строк.

Некоторые математические функции в Numpy

Есть математические функции, которые можно использовать с массивами Numpy. Ниже приведены некоторые примеры,

Импорт NumPy как NUMPY

Arra = numpy.array (((1, 2, 3), (4, 5, 6)))

КРРП = numpy.array (((7, 8, 9), (10, 11, 12)))

numpy.add (Arra, КРРП)

Эта функция добавляет массив arrA и arrB

Выход:

arrayC (((8, 10, 12), (14, 16, 18)))

Почему мы должны использовать?

Мы используем numpy массив python вместо списка по следующим трем причинам:

  1. Меньше использования памяти
  2. Быстрая производительность
  3. Удобно работать

Самая первая причина отдать предпочтение массивам Python - это то, что они занимают меньше памяти по сравнению со списком Python. Тогда это быстро с точки зрения исполнения, и в то же время с ним удобно и легко работать.

Что мы можем сделать с Numpy?

Встроенная поддержка массивов в Python недоступна, но мы можем использовать списки Python в качестве массивов.

arrayA = ('Hello', 'world')

печать (Arraya)

Но это все еще список Python, а не массив.

Итак, вот Numpy, который мы можем использовать для создания 2D, 3D, которые являются многомерными массивами. Также мы можем делать вычисления на массивах.

импортировать NumPy как Num

arr = num.array ((1, 2, 3, 4, 5, 6))
печать (обр)
Создает массив обр.

Затем для 2D и 3D массивов,

импортировать NumPy как Num

arr = num.array (((1, 2, 3, 4, 5), (6, 7, 8, 9, 10, 11)))
печать (обр)

- Если вы хотите узнать размеры вашего массива, вы можете просто использовать следующую функцию.

печать (arr.ndim)

- Если вы хотите узнать размер массива, вы можете просто использовать следующую функцию,

печать (arr.size)

- Чтобы узнать форму массива, вы можете использовать функцию shape.

печать (arr.shape)

Он скажет вам количество (кол, строк)

Вы также можете использовать нарезку, изменение формы и многие другие методы с массивами.

Зачем нам нужно?

Чтобы сделать логическое и математическое вычисление на массиве и матрицах необходимо numpy. Он выполняет эти операции слишком эффективно и быстрее, чем списки Python.

преимущества

1. Числовые массивы занимают меньше места.

Массивы NumPy меньше по размеру, чем списки Python. Список Python может занимать до 20 МБ, а массив может занимать 4 МБ. Массивы также легко доступны для чтения и записи.

2. Скорость работы также отличная. Он выполняет более быстрые вычисления, чем списки Python.

Поскольку он с открытым исходным кодом, он ничего не стоит и использует очень популярный язык программирования Python, который имеет высококачественные библиотеки почти для каждой задачи. Также легко подключить существующий C-код к интерпретатору Python.

Карьерный рост

Среди языков программирования Python является популярной технологией в IT. Возможности карьерного роста в Python быстро растут во всем мире. Поскольку python является языком программирования высокого уровня, Python обеспечивает более быструю читаемость и краткость кода с меньшим количеством строк кода. Python - один из лучших инструментов для создания динамических скриптов в больших и малых экстентах.

Python широко используется в веб-разработке, написании скриптов, тестировании, разработке приложений и их обновлений. Так что, если кто-то хочет быть экспертом в Python, у него есть много вариантов карьеры, например, один может быть разработчиком Python, тестером Python или даже специалистом по данным.

Вывод:

Теперь, как мы видим, он действительно силен с точки зрения качественных библиотечных функций, которые он имеет. Любой может выполнить большие вычисления или вычисления с помощью всего лишь нескольких строк кода. Это то, что делает его отличным инструментом для различных численных расчетов. Если кто-то хочет стать специалистом по данным, он может попробовать освоить Numpy. Но сначала вам нужно изучить и узнать Python, прежде чем стать экспертом в Numpy.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство о том, что такое NumPy. Здесь мы обсуждаем особенности, преимущества и карьерный рост NumPy. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

  1. Что такое С?
  2. Что такое QlikView?
  3. Что такое Apache Flink?
  4. Что такое Гудини?
  5. Понимание списка Python
  6. Различные типы данных NumPy с примерами

Категория:

Большое количество данных