Numpy-Array in Python [Alles Wissenswerte]

Python hat viele Bibliotheken , die zum Ausführen verschiedener Aufgaben verwendet werden. Basierend auf der auszuführenden Aufgabe werden die Bibliotheken entsprechend gruppiert. Python ist eine hervorragende Programmiersprache, die die beste Umgebung für die Durchführung verschiedener wissenschaftlicher und mathematischer Berechnungen bietet. Eine solche Bibliothek ist Numpy, eine beliebte Python-Bibliothek. Es ist eine Open-Source-Bibliothek in Python, die zur Durchführung von Berechnungen im technischen und wissenschaftlichen Bereich verwendet wird.

Der Artikel konzentriert sich auf die Numpy-Bibliothek zusammen mit dem Numpy-Array in Python .

Numpy-Bibliothek in Python

Numerische Daten sind ein integraler Bestandteil verschiedener Bereiche der Forschung und Entwicklung. Es sind die Daten, die eine großzügige Menge an Informationen enthalten. Die Arbeit mit den Daten ist der Kern aller wissenschaftlichen Studien. Die Bibliothek ist eine der besten Python-Bibliotheken für die Arbeit mit solchen numerischen Daten. Benutzer des Numpy-Arrays können Programmierer sein, die noch keine Erfahrung haben, oder vielleicht erfahrene Forscher, die sich mit industrieller Forschung oder hochmoderner wissenschaftlicher Forschung befassen. Ob Anfänger oder erfahrener Benutzer, Numpy-Bibliotheken können also von fast jedem verwendet werden, der im Bereich Daten arbeitet. Die API von Numpy kann in SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib und mehreren anderen Paketen verwendet werden, die für die Anwendung auf wissenschaftliche und datenwissenschaftliche Pakete entwickelt wurden.

Die Bibliothek von Numpy in Python besteht aus mehrdimensionalen Arrays und Matrixdatenstrukturen. Die Bibliothek stellt das ndarray bereit , das ein homogenes Array-Objekt ist. Das Numpy-Array in Python hat die Form n-dimensional. Die Bibliothek enthält auch mehrere Methoden, die zum Ausführen von Operationen über das Array verwendet werden können. Die Bibliothek kann auch zum Ausführen mehrerer mathematischer Operationen über das Array verwendet werden. Dem Python können Datenstrukturen hinzugefügt werden, die zu einer effizienten Berechnung der verschiedenen Matrizen und der Arrays führen. Die Bibliothek stellt auch mehrere mathematische Funktionen bereit, die zum Bearbeiten der Matrizen und Arrays verwendet werden könnten.

Installation und Import der Bibliothek

Für die Installation des Numpy in Python sollte eine Python-Distribution wissenschaftlichen Ursprungs verwendet werden. Wenn auf dem System bereits Python installiert ist, kann die Bibliothek mit dem folgenden Befehl installiert werden.

Conda installiert Numpy, oder ein anderer Befehl pip installs Numpy kann verwendet werden.

Wenn Python noch nicht auf dem System installiert wurde, kann Anaconda verwendet werden, was eine der einfachsten Installationswege ist. Die Installation von Anaconda erfordert keine separate Installation anderer Bibliotheken oder Pakete wie SciPy, Numpy, Scikit-learn, Pandas usw.

Die Numpy-Bibliothek kann in Python über den Befehl import Numpy as np importiert werden.

Die Bibliothek bietet mehrere Möglichkeiten zum schnellen und effizienten Erstellen von Arrays in Python. Es bietet auch Möglichkeiten, die Arrays zu ändern, oder die Daten innerhalb der Arrays können manipuliert werden. Der Unterschied zwischen einer Liste und einem Numpy-Array besteht darin, dass die Daten innerhalb einer Python-Liste von unterschiedlichen Datentypen sein können, während im Fall eines Numpy-Arrays in Python die Elemente innerhalb des Arrays homogen sein sollten. Die Elemente haben innerhalb des Numpy-Arrays dieselben Datentypen. Wenn die Elemente im Numpy-Array unterschiedliche Datentypen hätten, würden die mathematischen Funktionen, die über das Numpy-Array verwendet werden könnten, ineffizient werden.

Der Vergleich von Numpy-Arrays mit der Liste zeigt, dass die Numpy-Arrays aufgrund der schnelleren und kompakten Natur der Numpy-Arrays häufig verwendet werden. Da die Arrays außerdem weniger Speicher verbrauchen, ist das Numpy-Array bequemer zu verwenden. Die Datentypen der Elemente innerhalb des Arrays können angegeben werden, da das Array weniger Speicher benötigt und daher einen Mechanismus für die Spezifikation bereitstellt. Der Code des Programms kann daher optimiert werden.

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Numpy-Array in Python

Das Numpy-Array ist eine zentralisierte Datenstruktur innerhalb der Numpy-Bibliothek. Wenn ein Array definiert wird, besteht es aus gitterartig angeordneten Arrays, die Informationen für die Rohdaten enthalten. Es enthält auch Informationen darüber, wie ein Element im Array lokalisiert werden kann oder wie ein Element in einem Array interpretiert werden kann. Das Numpy-Array besteht aus Elementen in einem Raster, das auf verschiedene Weise indiziert werden kann. Die Elemente innerhalb des Arrays sind vom gleichen Datentyp und werden daher als Array-dtype bezeichnet.

• Die Indizierung des Arrays erfolgt über ein Tupel nicht negativer Ganzzahlen. Es kann auch durch Ganzzahlen oder Boolesche Werte oder andere Arrays indiziert werden.
• Der Rang eines Arrays ist als die Dimensionsnummer des Arrays definiert.
• Die Form eines Arrays ist definiert als der Satz von Ganzzahlen, die die Arraygröße entlang der verschiedenen Dimensionen definieren.
• Die Initialisierung der Arrays kann über eine Python-Liste mit verschachtelten Listen für hochdimensionale Daten erfolgen.
• Auf die Elemente innerhalb des Arrays kann über eckige Klammern zugegriffen werden. Die Indizierung des Numpy-Arrays beginnt immer mit 0, sodass beim Zugriff auf die Elemente das erste Element des Arrays an den 0-Positionen steht. Beispiel: b[0] gibt das erste Element im Array b zurück.

Grundlegende Operation über das Numpy-Array

• Die Funktion np.array() wird zum Erstellen eines Numpy-Arrays in Python verwendet. Der Benutzer muss ein Array erstellen und es dann an eine Liste übergeben. Ein Benutzer kann auch den Datentyp in der Liste angeben.
• Die Funktion np.sort() kann zum Sortieren eines Numpy-Arrays in Python verwendet werden. Der Benutzer kann beim Aufruf der Funktion Art, Achse und auch Reihenfolge angeben.
• Um Informationen über die Abmessungen des Arrays oder die Achsennummer zu erhalten, können die Benutzer ndarray.ndim verwenden. Außerdem informiert die Verwendung von ndarray.size den Benutzer über die Gesamtzahl der im Array vorhandenen Elemente.
• Die folgenden Befehle können verwendet werden, um die Form und Größe eines Numpy-Arrays zu kennen: ndarray.ndim, ndarray.shape und ndarray.size. Um eine Vorstellung von den Abmessungen des Arrays oder der Anzahl der Achsen eines Arrays zu bekommen, wird der Befehl ndarray.ndim verwendet. Um die Details der Gesamtzahl der im Array vorhandenen Elemente zu erhalten, wird der Befehl ndarray.size verwendet. Der Befehl ndarray.shape gibt eine Reihe von Ganzzahlen zurück, die die Elementnummer angeben, die entlang der verschiedenen Dimensionen in einem Array gespeichert ist.
• Numpy-Arrays können ähnlich wie die Listen in Python indiziert und aufgeteilt werden.
• Zwei Arrays können mit dem Symbol „+“ zusammengefügt werden. Außerdem kann die Funktion sum() verwendet werden, um die Summe aller in einem Array gespeicherten Elemente zurückzugeben. Die Funktion kann in Arrays mit 1 oder 2 Dimensionen und sogar hohen Dimensionen verwendet werden.
• Durch das Broadcasting-Konzept in einem Numpy-Array können Operationen über Arrays mit unterschiedlichen Formen ausgeführt werden. Die Array-Dimensionen sollten jedoch kompatibel sein; andernfalls führt das Programm zu einem ValueError.
• Abgesehen von der Funktion von sum() bietet das Numpy-Array die Funktionen des Mittelwerts, um den Durchschnitt der Elemente zu erhalten, die Funktion prod, um das Produkt der Elemente des Arrays zu erhalten, und auch die Funktion std, um eine Standardabweichung zu erhalten der Elemente des Fehlers.
• Benutzer können eine Liste von Listen an das Numpy-Array übergeben. Zum Erstellen eines 2-D-Arrays kann eine Liste von Listen übergeben werden.