Johdanto NumPyyn
NumPy on avoimen lähdekoodin python-paketti. Sitä voidaan käyttää tieteelliseen ja numeeriseen laskentaan. Enimmäkseen sitä käytetään tehokkaampaan laskentaan matriiseissa. Se perustuu ja kirjoitetaan C: ssä ja Pythonissa. Se on python-paketti ja sana Numpy tarkoittaa numeerista pythonia. Sitä käytetään pääasiassa homogeenisen moniulotteisen taulukon käsittelyyn. Se on ydinkirjasto tieteellisiin laskelmiin. Siksi siinä on tehokkaita moniulotteisia ryhmäobjekteja ja integroivia työkaluja, jotka ovat hyödyllisiä työskennellessäsi näiden ryhmien kanssa. Se on tärkeä melkein jokaisessa pythonin tieteellisessä ohjelmoinnissa, joka sisältää koneoppimisen, tilastotiedot, bioinformatiikan jne. Se tarjoaa todella hyvää toiminnallisuutta, joka on erittäin hyvin kirjoitettu ja toimii tehokkaasti. Se keskittyy enimmäkseen matemaattisten toimintojen suorittamiseen vierekkäisissä matriiseissa, aivan kuten matriisit, joita sinulla on alemman tason kielillä, kuten C. Toisin sanoen sitä käytetään numeerisen datan manipulointiin. Sen takia pythonia voidaan käyttää vaihtoehtona MATLAB: lle.
Ymmärtäminen Numpy
Yksi Pythonin eniten käytetyistä kirjastoista on Numpy. Data Science -tekniikat vaativat työn tekemistä suurten ryhmien ja matriisien kanssa, ja raskas numeerinen laskenta on suoritettava hyödyllisen tiedon saamiseksi siitä, mikä on helppoa keräämällä erilaisia matemaattisia funktioita NumPy-ohjelmaan. Se on perus mutta tärkeä kirjasto suurimmalle osalle Pythonin tieteellisestä laskennasta, myös jotkut muut kirjastot ovat riippuvaisia NumPy-ryhmistä niiden perustuloina ja lähtöinä. Se tarjoaa myös toimintoja, joiden avulla kehittäjät voivat suorittaa sekä perus- että edistyneitä matemaattisia ja tilastollisia toimintoja moniulotteisissa matriiseissa ja matriiseissa erittäin pienellä koodirivimäärällä. 'ndarray' tai n-ulotteinen taulukkodatarakenne on Numpyn päätoiminto. Nämä taulukot ovat homogeenisia ja kaikkien ryhmän elementtien on oltava samantyyppisiä.
NumPy-taulukot ovat nopeampia kuin Python-luettelot. Mutta python-luettelot ovat joustavampia kuin numpy-taulukot, koska voit tallentaa vain samat tietotyypit kuhunkin sarakkeeseen.
Ominaisuudet -
- Se on yhdistelmä C: tä ja pythonia
- Moniulotteiset homogeeniset taulukot. Ndarray, joka on moniulotteinen taulukko
- Erilaisia ryhmien toimintoja.
- Taulukoiden uudelleenmuokkaus Pythonia voidaan käyttää vaihtoehtona MATLAB: lle.
Kuinka numpy tekee työskentelystä niin helppoa?
Voit luoda helposti homogeenisia taulukkoja ja suorittaa erilaisia toimintoja sillä,
- Tuo se käyttämällä seuraavaa komentoa. Tuo numpy nimellä numpy.
NumPy n-ulotteinen taulukko
Yksi Numpyn tärkeimmistä ominaisuuksista on n-ulotteinen taulukko, joka on nd-taulukko. Matriisin mittojen lukumäärä on vain taulukon sijoitus. Tässä on muutama esimerkki. Arra = numpy.array ((10, 20, 30))
Numeromatriisin luominen-
Seuraava rivi luo taulukon,
Arra = numpy.arange (3)
Tämä on aivan kuten pythonin alue. Tämä luo taulukon koon 3.
Jotkut perustoiminnot, joita voidaan käyttää numpy-taulukon kanssa
Katsotaanpa mitä toimintoja voimme käyttää taulukon kanssa ja niiden tarkoitusta
Tuo numpy kuin tuhka
arrC = numpy.array (((10, 20, 30), (40, 50, 60)))
arrC.reshape (3, 2)
Tulos: arrayC (((10, 20),
(30, 40), (50, 60)))Muotoilutoiminto muuttaa sarakkeiden ja rivien lukumäärää, joten taulukon uudelleenmuokkaamisen jälkeen saadaan uusi näkymä, jolla on eri määrä sarakkeita ja rivejä.
Jotkut matemaattiset funktiot Numpyssa
On matemaattisia toimintoja, joita voidaan käyttää Numpy-matriisien kanssa. Alla on joitain esimerkkejä,
Tuo numpy kuin tuhka
Arra = numpy.array (((1, 2, 3), (4, 5, 6)))
arrB = numpy.array (((7, 8, 9), (10, 11, 12)))
numpy.add (Arra, arrB)
Tämä toiminto lisää taulukon arrA ja arrB
lähtö:
matriisiC (((8, 10, 12), (14, 16, 18)))
Miksi meidän pitäisi käyttää?
Käytämme python numpy-taulukkoa luettelon sijasta seuraavista kolmesta syystä:
- Vähemmän muistin käyttöä
- Nopea suorituskyky
- Kätevä työskennellä
Aivan ensimmäinen syy python-numpy-taulukkojen suosimiseen on se, että se vie vähemmän muistia python-luetteloon verrattuna. Sitten, se on nopea suorituskykyyn ja samalla on kätevä ja helppo työskennellä sen kanssa.
Mitä voimme tehdä Numpyn kanssa?
Matriisien sisäänrakennettu tuki ei ole käytettävissä pythonissa, mutta voimme käyttää python-luetteloita taulukkoina.
arrayA = ('Hei', 'maailma')
tulosta (Arraya)
Mutta se on silti python-luettelo, ei taulukko.
Joten tässä tulee Numpy, jota voimme käyttää luomaan 2D, 3D, joka on moniulotteinen taulukko. Voimme myös laskea laskentataulukoita.
Tuo numerot numeroina
arr = lukumäärä ((1, 2, 3, 4, 5, 6))
Tulosta (sov)
Luo taulukon arr.
Sitten 2D- ja 3D-matriisien tapauksessa
Tuo numerot numeroina
arr = numeroarvo (((1, 2, 3, 4, 5), (6, 7, 8, 9, 10, 11)))
Tulosta (sov)
–Jos haluat tietää ryhmäsi mitat, voit käyttää seuraavaa toimintoa.
tulosta (arr.ndim)
–Jos haluat selvittää taulukon koon, voit käyttää seuraavaa toimintoa,
Tulosta (arr.size)
–Jotta voit selvittää taulukon muodon, voit käyttää muotofunktiota.
Tulosta (arr.shape)
Se kertoo lukumäärän (sarake, rivit)
Voit käyttää myös viipalointia, muotoilua ja monia muita menetelmiä numpy-taulukkojen kanssa.
Miksi tarvitsemme?
Loogisen ja matemaattisen laskennan tekemiseksi matriiseista ja matriiseista tarvitaan numpy. Se suorittaa nämä toiminnot aivan liian tehokkaasti ja nopeammin kuin python-luettelot.
edut
1. Söpöt taulukot vievät vähemmän tilaa.
NumPy-taulukot ovat kooltaan pienempiä kuin Python-luettelot. Python-luettelo voi viedä jopa 20 Mt kokoa, kun taas taulukko voi viedä 4 Mt. Matriiseja on myös helppo käyttää lukemista ja kirjoittamista varten.
2. Nopeuden suorituskyky on myös upea. Se suorittaa nopeammat laskut kuin python-luettelot.
Koska se on avoimen lähdekoodin, se ei maksa mitään, ja siinä käytetään erittäin suosittua ohjelmointikieltä Python, jolla on korkealaatuiset kirjastot melkein jokaisessa tehtävässä. Lisäksi olemassa oleva C-koodi on helppo kytkeä Python-tulkkiin.
Urakehitys
Ohjelmointikieleistä Python on trendikkäitä tekniikoita IT: ssä. Uramahdollisuudet Pythonissa lisääntyvät nopeasti eri puolilla maailmaa. Koska python on korkean tason ohjelmointikieli, Python huolehtii koodin nopeammasta luettavuudesta ja tiivisyydestä pienemmillä koodirivillä. Python on yksi parhaista työkaluista dynaamisten skriptien luomiseen isoilla ja pienillä levyillä.
Pythonia käytetään laajasti verkkokehityksessä, skriptien kirjoittamisessa, testauksessa, sovellusten ja niiden päivitysten kehittämisessä. Joten jos joku haluaa olla asiantuntija Pythonissa, heillä on monia uravaihtoehtoja, kuten yksi voi olla python-kehittäjä, python-testaaja tai jopa tietotekijä.
johtopäätös:
Nyt kuten voimme nähdä, se on todella vahva sen korkealaatuisten kirjasto-toimintojen suhteen. Kuka tahansa voi suorittaa suuria laskelmia tai laskelmia vain muutamalla koodirivillä. Siksi se on hieno työkalu erilaisille numeerisille laskelmille. Jos joku haluaa tulla datatieteilijäksi, hän voi kokeilla hallintaa Numpyssa. Mutta ensin sinun täytyy oppia ja tuntea python ennen kuin sinusta tulee asiantuntija Numpyssa.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas aiheesta Mikä on NumPy. Tässä keskustellaan NumPyn ominaisuuksista, eduista ja urakehityksestä. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on C?
- Mikä on QlikView?
- Mikä on Apache Flink?
- Mikä on Houdini?
- Python-luettelon ymmärtäminen
- Erilaisia NumPy-tietotyyppejä ja esimerkkejä