Array Numpy dengan Python [Semua yang perlu diketahui]

Python memiliki banyak library yang digunakan untuk melakukan berbagai tugas. Berdasarkan tugas yang akan dilakukan, perpustakaan dikelompokkan sesuai. Python telah menjadi bahasa pemrograman luar biasa yang menawarkan lingkungan terbaik untuk melakukan berbagai perhitungan ilmiah dan matematis. Salah satu perpustakaan tersebut adalah Numpy, yang merupakan perpustakaan populer Python. Ini adalah perpustakaan open-source dengan Python yang digunakan untuk melakukan perhitungan di bidang teknik dan ilmiah.

Artikel ini akan fokus pada library Numpy bersama dengan array Numpy dengan Python .

Pustaka numpy dengan Python

Data numerik telah menjadi bagian integral dari berbagai bagian penelitian dan pengembangan. Ini adalah data yang menyimpan sejumlah besar informasi. Bekerja dengan data adalah inti dari semua studi ilmiah. Pustaka adalah salah satu pustaka Python terbaik untuk bekerja dengan data numerik semacam itu. Pengguna array Numpy dapat menjadi pembuat kode yang belum berpengalaman, atau mungkin peneliti berpengalaman yang terlibat dalam penelitian industri atau penelitian ilmiah mutakhir. Jadi, baik itu, pemula atau pengguna berpengalaman, perpustakaan Numpy dapat digunakan oleh hampir semua orang yang bekerja di bidang data. API Numpy dapat digunakan di SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib, dan beberapa paket lain yang dikembangkan untuk diterapkan pada paket sains dan sains data.

Pustaka Numpy dengan Python terdiri dari array multidimensi dan struktur data matriks. Pustaka menyediakan ndarray , yang merupakan objek array homogen. Array Numpy di Python berbentuk n-dimensi. Pustaka juga mencakup beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan operasi pada larik. Pustaka juga dapat digunakan untuk melakukan beberapa operasi matematika pada larik. Struktur data dapat ditambahkan ke Python yang akan mengarah pada perhitungan efisien dari matriks dan array yang berbeda. Pustaka juga menyediakan beberapa fungsi matematika yang dapat digunakan untuk mengoperasikan matriks dan larik.

Instalasi dan impor perpustakaan

Untuk menginstal Numpy dengan Python, distribusi Python asal ilmiah harus digunakan. Jika sistem sudah menginstal Python, perpustakaan dapat diinstal melalui perintah berikut.

Conda menginstal Numpy, atau perintah lain menginstal pip Numpy dapat digunakan.

Jika Python belum diinstal pada sistem, maka Anaconda dapat digunakan, yang merupakan salah satu cara termudah untuk menginstal. Menginstal Anaconda tidak perlu menginstal pustaka atau paket lain secara terpisah, seperti SciPy, Numpy, Scikit-learn, panda, dll.

Pustaka Numpy dapat diimpor dengan Python melalui perintah import Numpy as np.

Library ini menyediakan beberapa cara untuk membuat array dengan Python secara cepat dan efisien. Ia juga menawarkan cara untuk memodifikasi array atau data di dalam array dapat dimanipulasi. Perbedaan antara daftar dengan array Numpy adalah bahwa data dalam daftar Python dapat berupa tipe data yang berbeda, sedangkan dalam kasus array Numpy di Python , elemen dalam array harus homogen. Elemen-elemennya memiliki tipe data yang sama dalam array Numpy. Jika elemen dalam array Numpy memiliki tipe data yang berbeda, maka fungsi matematika yang dapat digunakan pada array Numpy akan menjadi tidak efisien.

Perbandingan array Numpy ke daftar menunjukkan bahwa karena lebih cepat dan sifat kompak dari array Numpy, array Numpy sering digunakan. Juga, karena array mengkonsumsi lebih sedikit memori, array Numpy menjadi lebih nyaman untuk digunakan. Tipe data elemen dalam array dapat ditentukan, karena array menggunakan lebih sedikit memori, dan oleh karena itu, menyediakan mekanisme untuk spesifikasi. Oleh karena itu, kode program dapat dioptimalkan.

Dapatkan gelar Rekayasa Perangkat Lunak secara online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Array Numpy dengan Python

Array Numpy adalah struktur data terpusat dalam perpustakaan Numpy. Ketika sebuah array didefinisikan, itu terdiri dari array yang disusun dalam bentuk grid, yang berisi informasi untuk data mentah. Ini juga berisi informasi tentang bagaimana sebuah elemen dapat ditempatkan dalam array atau bagaimana sebuah elemen dapat diinterpretasikan dalam sebuah array. Array Numpy terdiri dari elemen dalam kisi yang dapat diindeks dalam beberapa cara. Elemen-elemen dalam array memiliki tipe data yang sama dan oleh karena itu disebut sebagai tipe-d array.

• Pengindeksan array dilakukan melalui tupel bilangan bulat non-negatif. Itu juga dapat diindeks melalui bilangan bulat, atau Boolean, atau array lainnya.
• Rank dari sebuah array didefinisikan sebagai nomor dimensi dari array.
• Bentuk array didefinisikan sebagai himpunan bilangan bulat yang menentukan ukuran array sepanjang dimensi yang berbeda.
• Inisialisasi array dapat dilakukan melalui daftar Python menggunakan daftar bersarang untuk data berdimensi tinggi.
• Elemen dalam array dapat diakses melalui tanda kurung siku. Pengindeksan array Numpy selalu dimulai dengan 0, jadi saat mengakses elemen, elemen pertama dari array akan berada di posisi 0. Contoh: b[0] akan mengembalikan elemen pertama dalam array b.

Operasi dasar pada array Numpy

• Fungsi np.array() digunakan untuk membuat array Numpy dengan Python. Pengguna harus membuat array dan kemudian harus meneruskannya ke daftar. Seorang pengguna juga dapat menentukan tipe data dalam daftar.
• Fungsi np.sort() dapat digunakan untuk menyortir array Numpy dengan Python. Pengguna dapat menentukan jenis, sumbu, dan juga urutan saat fungsi dipanggil.
• Untuk mendapatkan informasi tentang dimensi array atau nomor sumbu, pengguna dapat menggunakan ndarray.ndim. Juga, menggunakan ndarray.size, akan memberi tahu pengguna tentang total elemen yang ada dalam array.
• Perintah berikut dapat digunakan untuk mengetahui bentuk dan ukuran array Numpy: ndarray.ndim, ndarray.shape, dan ndarray.size. Untuk mendapatkan gambaran tentang dimensi larik atau jumlah sumbu larik, perintah ndarray.ndim digunakan. Untuk mendapatkan rincian jumlah elemen total yang ada dalam array, perintah ndarray.size digunakan. Perintah ndarray.shape akan mengembalikan satu set bilangan bulat yang menunjukkan nomor elemen yang disimpan di sepanjang dimensi yang berbeda dalam sebuah array.
• Array numpy dapat diindeks dan diiris dengan cara yang mirip dengan daftar di Python.
• Dua array dapat dijumlahkan dengan menggunakan simbol “+”. Juga, fungsi sum() dapat digunakan untuk mengembalikan jumlah semua elemen yang disimpan dalam array. Fungsi tersebut dapat digunakan dalam array 1, atau 2 dimensi dan bahkan dimensi tinggi.
• Melalui konsep penyiaran dalam array Numpy, operasi dapat dilakukan pada array yang memiliki bentuk berbeda. Namun, dimensi array harus kompatibel; jika tidak, program akan menghasilkan ValueError.
• Selain fungsi sum(), array Numpy menyediakan fungsi mean untuk mendapatkan rata-rata elemen, fungsi prod untuk mendapatkan produk dari elemen array, dan juga fungsi std untuk mencapai standar deviasi dari elemen kesalahan.
• Pengguna dapat meneruskan daftar daftar ke array Numpy. Daftar daftar dapat diteruskan untuk membuat larik 2-D.