Numpy Array in Python [Tutto da sapere]

Python ha molte librerie che vengono utilizzate per eseguire varie attività. In base all'attività da svolgere, le librerie vengono raggruppate di conseguenza. Python è stato un eccellente linguaggio di programmazione che offre l'ambiente migliore per eseguire diversi calcoli scientifici e matematici. Una di queste librerie è Numpy, che è una popolare libreria di Python. È una libreria open-source in Python utilizzata per eseguire calcoli in campo ingegneristico e scientifico.

L'articolo si concentrerà sulla libreria Numpy insieme all'array Numpy in Python .

Libreria Numpy in Python

I dati numerici sono stati parte integrante di diverse sezioni di ricerca e sviluppo. Sono i dati che contengono una generosa quantità di informazioni. Lavorare con i dati è al centro di tutti gli studi scientifici. La libreria è una delle migliori librerie di Python per lavorare con tali dati numerici. Gli utenti dell'array Numpy possono essere i programmatori che non hanno ancora esperienza, o forse i ricercatori esperti impegnati nella ricerca industriale o nella ricerca scientifica all'avanguardia. Quindi, che si tratti di utenti principianti o esperti, le librerie Numpy possono essere utilizzate da quasi tutti coloro che lavorano nel campo dei dati. L'API di Numpy può essere utilizzata in SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib e molti altri pacchetti sviluppati per l'applicazione a pacchetti scientifici e di data science.

La libreria di Numpy in Python è costituita da array multidimensionali e strutture di dati a matrice. La libreria fornisce ndarray , che è un oggetto array omogeneo. L' array Numpy in Python è sotto forma di n-dimensionale. La libreria include anche diversi metodi che possono essere utilizzati per eseguire operazioni sull'array. La libreria può essere utilizzata anche per eseguire diverse operazioni matematiche sull'array. Al Python possono essere aggiunte strutture di dati che condurranno al calcolo efficiente delle diverse matrici e degli array. La libreria fornisce anche diverse funzioni matematiche che possono essere utilizzate per operare sulle matrici e sugli array.

Installazione e importazione della libreria

Per l'installazione di Numpy in Python, dovrebbe essere utilizzata una distribuzione Python di origine scientifica. Se il sistema ha già installato Python, la libreria può essere installata tramite il comando seguente.

Conda installa Numpy, o un altro comando pip installa Numpy può essere utilizzato.

Se Python non è stato ancora installato sul sistema, è possibile utilizzare Anaconda, che è uno dei modi più semplici per installare. L'installazione di Anaconda non richiede l'installazione di altre librerie o pacchetti separatamente, come SciPy, Numpy, Scikit-learn, panda, ecc.

La libreria Numpy può essere importata in Python tramite il comando import Numpy as np.

La libreria fornisce diversi modi per creare array in Python in modo rapido ed efficiente. Offre anche modi per modificare gli array o per manipolare i dati all'interno degli array. La differenza tra un elenco e un array Numpy è che i dati all'interno di un elenco Python possono essere di tipi di dati diversi, mentre nel caso di un array Numpy in Python , gli elementi all'interno dell'array dovrebbero essere omogenei. Gli elementi sono degli stessi tipi di dati all'interno dell'array Numpy. Se gli elementi nell'array Numpy fossero di tipi di dati diversi, le funzioni matematiche che potrebbero essere utilizzate sull'array Numpy diventerebbero inefficienti.

Il confronto degli array Numpy con l'elenco mostra che, a causa della natura più veloce e compatta degli array Numpy, gli array Numpy vengono utilizzati frequentemente. Inoltre, poiché gli array consumano meno memoria, l'array Numpy diventa più comodo da usare. È possibile specificare i tipi di dati degli elementi all'interno dell'array, poiché l'array utilizza meno memoria e pertanto fornisce un meccanismo per la specifica. Il codice del programma può quindi essere ottimizzato.

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Matrice Numpy in Python

L'array Numpy è una struttura dati centralizzata all'interno della libreria Numpy. Quando un array è definito, è costituito da array disposti a griglia, contenenti informazioni per i dati grezzi. Contiene anche informazioni su come un elemento può essere posizionato nell'array o come un elemento può essere interpretato in un array. L'array Numpy è costituito da elementi in una griglia che possono essere indicizzati in diversi modi. Gli elementi all'interno dell'array sono dello stesso tipo di dati e sono quindi indicati come array dtype.

• L'indicizzazione dell'array viene eseguita tramite una tupla di interi non negativi. Può anche essere indicizzato tramite numeri interi, booleani o altri array.
• Il rango di una matrice è definito come il numero di dimensione della matrice.
• La forma di una matrice è definita come l'insieme di numeri interi che definiscono la dimensione della matrice lungo le diverse dimensioni.
• L'inizializzazione degli array può essere eseguita tramite un elenco Python utilizzando elenchi nidificati per dati ad alta dimensione.
• Gli elementi all'interno dell'array sono accessibili tramite parentesi quadre. L'indicizzazione dell'array Numpy inizia sempre con 0, quindi durante l'accesso agli elementi, il primo elemento dell'array sarà nelle posizioni 0. Esempio: b[0] restituirà il primo elemento dell'array b.

Operazioni di base sull'array Numpy

• La funzione np.array() viene utilizzata per creare un array Numpy in Python. L'utente deve creare un array e quindi passarlo a un elenco. Un utente può anche specificare il tipo di dati nell'elenco.
• La funzione np.sort() può essere utilizzata per ordinare un array Numpy in Python. L'utente può specificare il tipo, l'asse e anche l'ordine quando viene chiamata la funzione.
• Per ottenere informazioni sulle dimensioni dell'array o sul numero dell'asse, gli utenti possono utilizzare ndarray.ndim. Inoltre, l'utilizzo di ndarray.size consentirà all'utente di conoscere gli elementi totali presenti nell'array.
• I seguenti comandi possono essere utilizzati per conoscere la forma e la dimensione di un array Numpy: ndarray.ndim, ndarray.shape e ndarray.size. Per avere un'idea delle dimensioni dell'array o del numero di assi di un array, viene utilizzato il comando ndarray.ndim. Per ottenere i dettagli del numero totale di elementi presenti nell'array, viene utilizzato il comando ndarray.size. Il comando ndarray.shape restituirà un insieme di numeri interi che indicano il numero dell'elemento memorizzato lungo le diverse dimensioni in un array.
• Gli array Numpy possono essere indicizzati e suddivisi in un modo simile a quello degli elenchi in Python.
• È possibile sommare due array utilizzando il simbolo “+”. Inoltre, la funzione sum() può essere utilizzata per restituire la somma di tutti gli elementi memorizzati in un array. La funzione può essere utilizzata in array di 1 o 2 dimensioni e anche di dimensioni elevate.
• Attraverso il concetto di trasmissione in un array Numpy, le operazioni possono essere eseguite su array di forme diverse. Tuttavia, le dimensioni dell'array dovrebbero essere compatibili; in caso contrario, il programma risulterà in un ValueError.
• Oltre alla funzione di sum(), l'array Numpy fornisce le funzioni della media per ottenere la media degli elementi, la funzione prod per ottenere il prodotto degli elementi dell'array e anche la funzione std per ottenere una deviazione standard degli elementi dell'errore.
• Gli utenti possono passare un elenco di elenchi all'array Numpy. È possibile passare un elenco di elenchi per creare un array 2D.