Numpy jest fundamentalną biblioteką w ekosystemie Pythona, która znacznie zwiększa manipulację danymi i przetwarzanie naukowe. Zapewniając potężne narzędzia do obliczeń o wysokiej wydajności, odblokowuje potencjał wydajnych operacji numerycznych, dzięki czemu złożone zadania są łatwiejsze do zarządzania w dziedzinach, od nauki danych po sztuczną inteligencję.
Co to jest Numpy?
Numpy, skrót od Pythona numerycznego, to biblioteka typu open source zaprojektowana w celu ułatwienia różnorodnych obliczeń matematycznych i naukowych w Python. Jego możliwości obejmują obsługę dużych zestawów danych i wydajne wykonywanie złożonych obliczeń. Dzięki funkcjom, które usprawniają manipulację danymi i zadaniami matematycznymi, Numpy służy jako krytyczny filar dla wielu bibliotek naukowych i analitycznych w Python.
Funkcje
Numpy zapewnia funkcje wysokiego szczebla, które pozwalają użytkownikom pracować z wielowymiarowymi tablicami i macierzami. Biblioteka obsługuje obszerny zakres operacji matematycznych, dzięki czemu jest odpowiedni dla różnych aplikacji wymagających rygorystycznego obliczenia i analizy danych.
Historia
Numpy powstał w 2005 r., Ewoluując z wcześniejszej biblioteki o nazwie Numeric. Od tego czasu wzrosła dzięki wkładowi społeczności naukowej, nieustannie poprawiając swoją ofertę i utrzymując znaczenie w nowoczesnych środowiskach komputerowych.
Różnica między tablicami Numpy i listami Python
Podczas gdy zarówno tablice Numpy, jak i listy Python mogą przechowywać dane, różnią się znacznie pod względem funkcjonalności i wydajności.
Listy Python
Listy Python są wszechstronne, ale zaprojektowane przede wszystkim do przechowywania danych ogólnego przeznaczenia. Mogą przechowywać heterogeniczne typy danych, ale brakuje im wydajnych operacji matematycznych, które zapewnia Numpy.
Tablice Numpy
Z drugiej strony tablice Numpy wymagają, aby elementy były tego samego typu danych, co poprawia wydajność. Ta jednorodność pozwala Numpy wykonywać operacje szybciej niż ich liście odpowiedników, szczególnie w przypadku dużych zestawów danych.
N-wymiarowe tablice (ndarrays)
Podstawową strukturą danych Numpy jest „ndarray”, który oznacza tablicę N-wymiarową.
Definicja
„Ndarray” to tablica o stałej wielkości, która zawiera jednolicie wpisane dane, oferując solidną strukturę reprezentacji danych numerycznych.
Wymiary
Tablice te obsługują konfiguracje wielowymiarowe-co oznacza, że mogą reprezentować dane w dwóch wymiarach (macierze), trzech wymiarach (tensory) lub więcej, umożliwiając złożone modelowanie matematyczne.
Atrybuty
Kluczowe atrybuty „ndarrays” obejmują „kształt”, który opisuje wymiary tablicy i „dtype”, co wskazuje na typ danych jego elementów.
Przykład
Oto jak możesz stworzyć dwuwymiarową tablicę Numpy:
pyton
importować Numpy jako NP
array_2d = np.array ([[1, 2]W [3, 4]])
Manipulacja tablicy i operacje matematyczne
Numpy upraszcza różne operacje matematyczne i manipulacje tablicami.
Indeksowanie
Indeksowanie w tablicach Numpy jest oparte na zero, co oznacza, że pierwszy element jest dostępny z indeksem 0. Ta znajomość dobrze pasuje do programistów pochodzących z innych języków.
Funkcje matematyczne
Numpy zawiera również szereg funkcji matematycznych, które ułatwiają operacje na tablicach, takich jak:
- Dodatek: Pod względem elementowym dodaniem tablic.
- Odejmowanie: Odejmowanie tablic.
- Mnożenie: Pod względem elementowym mnożenie tablic.
- Dział: Pod względem elementowym podział tablic.
- Wykładnik: Podnoszenie elementów do mocy.
- Mnożenie macierzy: Połączone operacje wierszy i kolumn.
Przykład dodania
Na przykład dodanie dwóch tablic Numpy można zrobić w ten sposób:
pyton
array1 = np.Array ([1, 2, 3])
array2 = np.Array ([4, 5, 6])
wynik = array1 + array2 # wyjście będzie [5, 7, 9]
Funkcje biblioteczne
Numpy oferuje ponad 60 funkcji matematycznych, obejmujących różnorodne obszary, takie jak logika, algebra i rachunek różniczkowy, umożliwiając użytkownikom z łatwością wykonywanie złożonych obliczeń.
Wspólne zastosowania Numpy
Wszechstronność Numpy sprawia, że ma zastosowanie do różnych dziedzin.
Data Science
W naukach danych odgrywa kluczową rolę w manipulacji danych, czyszczeniu i analizie, umożliwiając naukowcom danymi efektywne wyrażanie złożonych relacji danych.
Obliczenia naukowe
Jego możliwości obejmują obliczenia naukowe, szczególnie w rozwiązywaniu równań różniczkowych i wykonywania operacji macierzy, które są niezbędne dla symulacji.
Uczenie maszynowe
Numpy jest fundamentalne dla różnych bibliotek uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow i Scikit-Learn, zapewniając wydajne struktury danych dla modeli szkoleniowych.
Przetwarzanie sygnału/obrazu
W przetwarzaniu sygnału i obrazu Numpy ułatwia reprezentację i transformację dużych macierzy danych, dzięki czemu ulepszenia jest łatwiejsze.
Ograniczenia Numpy
Pomimo swoich mocnych stron Numpy ma ograniczenia.
Elastyczność
Jednym ograniczeniem jest jego zmniejszona elastyczność, ponieważ koncentruje się przede wszystkim na liczbowych typach danych. Ta specjalizacja może być wadą aplikacji wymagających różnorodnych typów danych.
Dane nie-numeryczne
Wydajność Numpy nie jest zoptymalizowana pod kątem niewidzialnych typów danych, co czyni ją mniej odpowiednim do projektów obejmujących tekst lub inne niewidzialne formy.
Wydajność modyfikacji
Kolejnym ograniczeniem jest jego nieefektywność w obsłudze dynamicznych modyfikacji tablic. Dostosowanie rozmiaru lub kształtu tablicy może często prowadzić do spowolnienia wydajności.
Instalacja i import Numpy
Rozpoczęcie pracy z Numpy wymaga kilku kroków.
Wymagania wstępne
Przed zainstalowaniem Numpy upewnij się, że masz już skonfigurowane w systemie Pythona, ponieważ biblioteka jest budowana specjalnie do użytku z Python.
Metody instalacji
Możesz zainstalować Numpy za pomocą CONDA lub PIP. Oto jak:
Za pomocą PIP: Otwórz swój terminal lub wiersz poleceń i uruchom:
grzmotnąć
PIP Instaluj Numpy
Korzystanie z konda: Jeśli wolisz CONDA, użyj następującego polecenia:
grzmotnąć
CDADA Zainstaluj Numpy
Import
Po instalacji importowanie Numpy do kodu Pythona jest proste. Użyj następującego polecenia na początku swojego skryptu:
pyton
importować Numpy jako NP
Ta praktyka jest zgodna z konwencją społeczności i pozwala używać „NP” jako aliasu, jednocześnie uzyskując dostęp do funkcji i funkcji Numpy.
