Що таке NumPy? - Як це працює - Потреба та кар'єрний ріст - Переваги

• Вступ до NumPy

Вступ до NumPy

NumPy - це пакет з відкритим кодом python. Його можна використовувати для наукових та чисельних обчислень. В основному він використовується для більш ефективного обчислення масивів. Він заснований і написаний на C і Python. Це пакет python, а слово Numpy означає числовий Python. В основному використовується для обробки однорідного багатовимірного масиву. Це основна бібліотека для наукових обчислень. Отже, у нього є потужні об'єкти багатовимірного масиву та інтегруючі інструменти, корисні під час роботи з цими масивами. Це важливо майже в кожному науковому програмуванні python, яке включає машинне навчання, статистику, біоінформатику тощо. Це забезпечує дійсно хороший функціонал, який дуже добре написаний і працює ефективно. Він здебільшого зосереджений на виконанні математичних операцій над суміжними масивами, подібно до масивів, які є у мовах нижчого рівня, таких як C. Іншими словами, він використовується для маніпулювання числовими даними. Через нього пітон може використовуватися як альтернатива MATLAB.

Розуміння нуміз

Однією з найпопулярніших бібліотек Python є Numpy. Методи Data Data потребують роботи над великими масивами та матрицями, а для витягування корисної інформації з неї потрібно робити важкі чисельні обчислення, що полегшується за допомогою збору різних математичних функцій під NumPy. Це основна Однак важлива бібліотека для більшості наукових обчислень на Python, а також деякі інші бібліотеки залежать від масивів NumPy як їх основних входів та результатів. Він також забезпечує функції, що дозволяють розробникам виконувати основні, а також розширені математичні та статистичні функції на багатовимірних масивах і матрицях з дуже меншою кількістю рядків коду. 'ndarray' або n-мірна структура даних масиву є основною функцією Numpy. Ці масиви є однорідними, і всі елементи масиву повинні бути одного типу.

Масиви NumPy швидше порівняно зі списками Python. Але списки python є більш гнучкими, ніж numpy масиви, оскільки ви можете зберігати один і той же тип даних у кожному стовпчику.

Особливості -

• Це комбінація С і пітона
• Багатовимірні однорідні масиви. Ndarray - це розмірний масив
• Різні функції для масивів.
• Переформатування масивів  Python може використовуватися як альтернатива MATLAB.

Як numpy робить роботу такою простою?

Ви можете легко створювати однорідні масиви і виконувати над ним різні операції,

• Імпортуючи його за допомогою наступної команди, імпортуйте numpy як numpy.

N-мірний масив NumPy

Однією з найважливіших особливостей Numpy є n-мірний масив, який є nd-масивом. Кількість розмірів масиву - це не що інше, як масив масиву. Ось кілька прикладів. arrA = numpy.array ((10, 20, 30))

Створення нумераційного масиву-

Наступний рядок створює масив,

arrA = numpy.arange (3)

Це подібно до діапазону в python. Це створить масив розміром 3.

Деякі основні функції, які можна використовувати з numpy масивом

Давайте розглянемо, які функції ми можемо використовувати з масивом та їх призначення

Імпортуйте numpy як numpy

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

arrC.reshape (3, 2)

Вихід: arrayC (((10, 20),

(30, 40),

(50, 60)))

Функція переформатування змінює кількість стовпців і рядків, тому після перестановки масиву вийде новий вид з різною кількістю стовпців і рядків.

Деякі математичні функції в Numpy

Є математичні функції, які можна використовувати з масивами Numpy. Нижче наведено кілька прикладів,

Імпортуйте numpy як numpy

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

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

numpy.add (arrA, arrB)

Ця функція додає масив arrA та arrB

Вихід:

масивC (((8, 10, 12), (14, 16, 18)))

Навіщо нам користуватися?

Ми використовуємо масив python numpy замість списку через наступні три причини:

1. Менше використання пам'яті
2. Швидке виконання
3. Зручно працювати

Найперша причина віддати перевагу числовим масивам python - це те, що вона займає менше пам’яті порівняно зі списком python. Тоді, це швидко в плані виконання і в той же час, з ним зручно і просто працювати.

Що ми можемо зробити з Numpy?

Вбудована підтримка масивів недоступна в python, але ми можемо використовувати списки python як масиви.

arrayA = ('Привіт', 'світ')

друк (масивA)

Але це все ще список пітонів, а не масив.

Отже, тут з'являється Numpy, який ми можемо використовувати для створення 2D, 3D, що є багатовимірними масивами. Також ми можемо робити обчислення на масивах.

імпортувати numpy як num

arr = num.array ((1, 2, 3, 4, 5, 6))
друк (arr)
Створює масив масиву.

Потім для 2D та 3D масивів,

імпортувати numpy як num

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

–Якщо ви хочете знати розміри свого масиву, ви можете просто скористатися наступною функцією.

друк (arr.ndim)

–Якщо ви хочете дізнатися розмір масиву, ви можете просто скористатися наступною функцією,

друк (arr.size)

–Щоб дізнатися форму масиву, ви можете скористатися функцією фігури.

друк (arr.shape)

Він покаже вам кількість (col, рядки)

Ви також можете використовувати нарізки, перестановку та багато інших методів з нумерованими масивами.

Навіщо нам це потрібно?

Для здійснення логіко-математичних обчислень на масиві та матрицях нумеру потрібно. Ці операції виконуються занадто ефективно та швидше, ніж списки python.

Переваги

1. Масивні масиви займають менше місця.

Масиви NumPy меншого розміру, ніж списки Python. Список пітонів може мати розмір до 20 Мб, тоді як масив може займати 4 МБ. Масиви також легко доступні для читання та запису.

2. Швидкість роботи також велика. Він виконує швидші обчислення, ніж списки python.

Оскільки він є відкритим кодом, він нічого не коштує, і він використовує дуже популярну мову програмування Python, яка має високоякісні бібліотеки майже для кожного завдання. Крім того, легко підключити існуючий код C до інтерпретатора Python.

Кар'єрний ріст

Серед мов програмування Python - це тенденція в галузі ІТ. Кар'єрні можливості в Python швидко збільшуються в усьому світі. Оскільки python - мова програмування високого рівня, Python доглядає за швидкістю читабельності та стислістю коду з меншими рядками коду. Python - один з найкращих інструментів для створення динамічних сценаріїв на великих та малих розмірах.

Python широко використовується в веб-розробці, написанні сценаріїв, тестуванні, розробці додатків та їх оновленнях. Тож, якщо хтось хоче бути експертом у Python, у них є багато варіантів кар'єри, наприклад, може бути розробник пітону, тестер пітона або навіть науковець з даних.

Висновок:

Як ми бачимо, він дійсно сильний з точки зору високоякісних функцій бібліотеки, які він має. Будь-хто може виконувати великі обчислення чи обчислення лише за допомогою декількох рядків коду. Саме це робить його чудовим інструментом для різних чисельних обчислень. Якщо хтось хоче стати науковцем даних, то він може спробувати освоїти Numpy. Але спочатку вам потрібно навчитися і знати пітона, перш ніж стати експертом з Numpy.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом про те, що таке NumPy. Тут ми обговорюємо особливості, переваги та кар’єрний ріст NumPy. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

1. Що таке С?
2. Що таке QlikView?
3. Що таке Apache Flink?
4. Що таке Гудіні?
5. Розуміння списку Python
6. Різні типи даних NumPy з прикладами