Einführung in NumPy

NumPy ist ein Open-Source-Paket von Python. Es kann für wissenschaftliche und numerische Berechnungen verwendet werden. Meist wird es zur effizienteren Berechnung von Arrays verwendet. Es basiert und ist in C und Python geschrieben. Es ist ein Python-Paket und das Wort Numpy bedeutet Numerical Python. Es wird hauptsächlich für die Verarbeitung von homogenen mehrdimensionalen Arrays verwendet. Es ist eine Kernbibliothek für wissenschaftliche Berechnungen. Daher verfügt es über leistungsstarke mehrdimensionale Array-Objekte und integrierte Tools, die beim Arbeiten mit diesen Arrays hilfreich sind. Es ist wichtig in fast jeder wissenschaftlichen Programmierung in Python, die maschinelles Lernen, Statistik, Bioinformatik usw. umfasst. Es bietet einige wirklich gute Funktionen, die sehr gut geschrieben sind und effizient ausgeführt werden. Es konzentriert sich hauptsächlich auf die Ausführung mathematischer Operationen für zusammenhängende Arrays, ähnlich wie die Arrays, die Sie in untergeordneten Sprachen wie C haben. Mit anderen Worten, es wird für die Manipulation numerischer Daten verwendet. Aus diesem Grund kann Python als Alternative zu MATLAB verwendet werden.

Numpy verstehen

Eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken in Python ist Numpy. Bei Data Science-Techniken müssen große Arrays und Matrizen bearbeitet und umfangreiche numerische Berechnungen durchgeführt werden, um nützliche Informationen daraus zu extrahieren. Dies wird durch die Sammlung verschiedener mathematischer Funktionen unter NumPy erleichtert. Dies ist die Grundlage Dennoch sind einige andere Bibliotheken für die meisten wissenschaftlichen Berechnungen in Python von NumPy-Arrays als ihren grundlegenden Ein- und Ausgängen abhängig. Es bietet auch Funktionen, mit denen Entwickler sowohl grundlegende als auch erweiterte mathematische und statistische Funktionen für mehrdimensionale Arrays und Matrizen mit einer sehr geringen Anzahl von Codezeilen ausführen können. Die Hauptfunktionalität von Numpy ist die 'ndarray'- oder n-dimensionale Array-Datenstruktur. Diese Arrays sind homogen und alle Elemente des Arrays müssen vom gleichen Typ sein.

NumPy-Arrays sind schneller als Python-Listen. Python-Listen sind jedoch flexibler als Numpy-Arrays, da in jeder Spalte nur derselbe Datentyp gespeichert werden kann.

Eigenschaften -

  • Es ist eine Kombination aus C und Python
  • Mehrdimensionale homogene Arrays. Ndarray, die ein eindimensionales Array sind
  • Verschiedene Funktionen für Arrays.
  • Umformen von Arrays  Python kann als Alternative zu MATLAB verwendet werden.

Wie macht Numpy das Arbeiten so einfach?

Sie können auf einfache Weise homogene Arrays erstellen und verschiedene Operationen ausführen, z.

  • Wenn Sie es mit dem folgenden Befehl importieren, importieren Sie numpy als numpy.

NumPy n-dimensionales Array

Eines der wichtigsten Merkmale von Numpy ist ein n-dimensionales Array, das nd-array ist. Die Anzahl der Dimensionen eines Arrays ist nichts anderes als der Array-Rang. Hier einige Beispiele. arrA = numpy.array ((10, 20, 30))

Erstellen eines Numpy-Arrays

Die folgende Zeile erstellt ein Array:

arrA = numpy.arange (3)

Dies ist genau wie der Bereich in Python. Dadurch wird ein Array der Größe 3 erstellt.

Einige grundlegende Funktionen, die mit Numpy-Arrays verwendet werden können

Werfen wir einen Blick auf die Funktionen, die wir mit dem Array verwenden können, und auf deren Zweck

Importiere numpy als numpy

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

arrC.reshape (3, 2)

Ausgabe: arrayC (((10, 20),

(30, 40),

(50, 60)))

Die Umformungsfunktion ändert die Anzahl der Spalten und Zeilen, sodass nach der Umformung des Arrays eine neue Ansicht mit der unterschiedlichen Anzahl der Spalten und Zeilen angezeigt wird.

Einige mathematische Funktionen in Numpy

Es gibt mathematische Funktionen, die mit Numpy-Arrays verwendet werden können.

Importiere numpy als numpy

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

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

numpy.add (arrA, arrB)

Diese Funktion fügt das Array arrA und arrB hinzu

Ausgabe:

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

Warum sollten wir verwenden?

Wir verwenden Python Numpy Array anstelle einer Liste aus den folgenden drei Gründen:

  1. Weniger Speicherbedarf
  2. Schnelle Leistung
  3. Bequem zu arbeiten

Der allererste Grund, Python-Numpy-Arrays zu bevorzugen, ist der geringere Speicherbedarf im Vergleich zur Python-Liste. Dann ist es schnell in der Ausführung und gleichzeitig ist es bequem und einfach, damit zu arbeiten.

Was können wir mit Numpy machen?

Die integrierte Unterstützung für Arrays ist in Python nicht verfügbar, aber wir können Python-Listen als Arrays verwenden.

arrayA = ('Hallo', 'Welt')

print (arrayA)

Aber es ist immer noch eine Python-Liste, kein Array.

Hier kommt also Numpy, mit dem wir 2D, 3D, also mehrdimensionale Arrays, erstellen können. Wir können auch Berechnungen für Arrays durchführen.

numpy als num importieren

arr = num.array ((1, 2, 3, 4, 5, 6))
print (arr)
Erzeugt Array Arr.

Dann für 2D- und 3D-Arrays,

numpy als num importieren

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

- Wenn Sie die Abmessungen Ihres Arrays kennen möchten, können Sie einfach die folgende Funktion verwenden.

print (arr.ndim)

- Wenn Sie die Größe eines Arrays ermitteln möchten, können Sie einfach die folgende Funktion verwenden:

print (arr.size)

- Um die Form eines Arrays herauszufinden, können Sie die Formfunktion verwenden.

drucken

Es wird Ihnen die Anzahl der (col, Zeilen)

Sie können auch Slicing, Reshaping und viele weitere Methoden mit Numpy-Arrays verwenden.

Warum brauchen wir?

Um eine logische und mathematische Berechnung für Array und Matrizen durchzuführen, ist numpy erforderlich. Es führt diese Operationen viel zu effizient und schneller aus als Python-Listen.

Vorteile

1. Numpy Arrays benötigen weniger Platz.

NumPys Arrays sind kleiner als Python-Listen. Eine Python-Liste kann bis zu 20 MB groß sein, während ein Array 4 MB aufnehmen kann. Arrays sind auch zum Lesen und Schreiben leicht zugänglich.

2. Die Geschwindigkeitsleistung ist auch großartig. Es führt schnellere Berechnungen durch als Python-Listen.

Da es Open Source ist, kostet es nichts und verwendet eine sehr beliebte Programmiersprache Python, die für fast jede Aufgabe hochwertige Bibliotheken bietet. Außerdem ist es einfach, den vorhandenen C-Code mit dem Python-Interpreter zu verbinden.

Karriere Wachstum

Unter den Programmiersprachen ist Python eine Trendtechnologie in der IT. Die Zahl der Karrieremöglichkeiten in Python nimmt weltweit rapide zu. Da Python eine Programmiersprache auf hoher Ebene ist, sorgt Python für eine schnellere Lesbarkeit und Prägnanz des Codes mit weniger Codezeilen. Python ist eines der besten Tools zum Erstellen dynamischer Skripte in großen und kleinen Bereichen.

Python wird häufig in der Webentwicklung, beim Schreiben von Skripten, beim Testen, bei der Entwicklung von Apps und deren Updates verwendet. Wenn jemand Python-Experte werden möchte, hat er viele Karrieremöglichkeiten, beispielsweise als Python-Entwickler, Python-Tester oder sogar als Datenwissenschaftler.

Fazit:

Wie wir jetzt sehen können, ist es wirklich stark in Bezug auf die hochwertigen Bibliotheksfunktionen, die es hat. Jeder kann mit nur wenigen Codezeilen umfangreiche Berechnungen oder Berechnungen durchführen. Dies macht es zu einem großartigen Werkzeug für verschiedene numerische Berechnungen. Wenn jemand ein Datenwissenschaftler werden möchte, kann er versuchen, in Numpy zu meistern. Aber zuerst müssen Sie Python lernen und kennen, bevor Sie Experte für Numpy werden.

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