Numpy Array w Pythonie [Wszystko, co trzeba wiedzieć]

Python ma wiele bibliotek , które służą do wykonywania różnych zadań. Na podstawie zadania do wykonania biblioteki są odpowiednio pogrupowane. Python to doskonały język programowania, który oferuje najlepsze środowisko do wykonywania różnych obliczeń naukowych i matematycznych. Jedną z takich bibliotek jest Numpy, popularna biblioteka Pythona. Jest to biblioteka o otwartym kodzie źródłowym w Pythonie używana do wykonywania obliczeń w dziedzinach inżynierii i nauki.

Artykuł skupi się na bibliotece Numpy wraz z tablicą Numpy w Pythonie .

Biblioteka Numpy w Pythonie

Dane liczbowe są integralną częścią różnych działów badań i rozwoju. To dane, które zawierają ogromną ilość informacji. Praca z danymi jest podstawą wszystkich badań naukowych. Biblioteka jest jedną z najlepszych bibliotek Pythona do pracy z takimi danymi liczbowymi. Użytkownikami macierzy Numpy mogą być programiści, którzy nie mają jeszcze doświadczenia, a może doświadczeni badacze zajmujący się badaniami przemysłowymi lub najnowocześniejszymi badaniami naukowymi. Tak więc, czy to początkujący, czy doświadczeni użytkownicy, biblioteki Numpy mogą być używane przez prawie wszystkich pracujących w dziedzinie danych. Interfejs API Numpy może być używany w SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib i kilku innych pakietach opracowanych do stosowania w pakietach naukowych i związanych z danymi naukowymi.

Biblioteka Numpy w Pythonie składa się z wielowymiarowych tablic i macierzowych struktur danych. Biblioteka dostarcza ndarray , który jest jednorodnym obiektem tablicy. Tablica Numpy w Pythonie ma postać n-wymiarową. Biblioteka zawiera również kilka metod, których można użyć do wykonywania operacji na tablicy. Biblioteka może być również używana do wykonywania kilku operacji matematycznych na tablicy. Struktury danych można dodawać do Pythona, co prowadzi do wydajnego obliczania różnych macierzy i tablic. Biblioteka udostępnia również kilka funkcji matematycznych, które można wykorzystać do operowania na macierzach i tablicach.

Instalacja i import biblioteki

Aby zainstalować Numpy w Pythonie, należy użyć dystrybucji Pythona pochodzenia naukowego. Jeśli w systemie jest już zainstalowany Python, bibliotekę można zainstalować za pomocą następującego polecenia.

Conda instaluje Numpy lub można użyć innego polecenia pip installs Numpy.

Jeśli Python nie został jeszcze zainstalowany w systemie, można użyć Anacondy, co jest jednym z najłatwiejszych sposobów instalacji. Instalacja Anacondy nie wymaga oddzielnej instalacji innych bibliotek lub pakietów, takich jak SciPy, Numpy, Scikit-learn, pandas itp.

Bibliotekę Numpy można zaimportować w Pythonie za pomocą polecenia import Numpy as np.

Biblioteka zapewnia kilka sposobów szybkiego i wydajnego tworzenia tablic w Pythonie. Oferuje również sposoby modyfikowania tablic lub manipulowania danymi w tablicach. Różnica między listą a tablicą Numpy polega na tym, że dane na liście w Pythonie mogą być różnych typów danych, podczas gdy w przypadku tablicy Numpy w Pythonie elementy w tablicy powinny być jednorodne. Elementy mają te same typy danych w tablicy Numpy. Gdyby elementy w tablicy Numpy miały różne typy danych, wówczas funkcje matematyczne, których można by użyć w tablicy Numpy, stałyby się nieefektywne.

Porównanie tablic Numpy z listą pokazuje, że ze względu na szybszą i zwartą naturę tablic Numpy, tablice Numpy są często używane. Ponadto, ponieważ tablice zużywają mniej pamięci, tablica Numpy staje się wygodniejsza w użyciu. Można określić typy danych elementów w tablicy, ponieważ tablica zużywa mniej pamięci, a zatem zapewnia mechanizm specyfikacji. Kod programu można zatem zoptymalizować.

Zdobądź dyplomy z inżynierii oprogramowania online na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Tablica Numpy w Pythonie

Tablica Numpy to scentralizowana struktura danych w bibliotece Numpy. Kiedy tablica jest zdefiniowana, składa się z tablic ułożonych w siatkę, zawierających informacje dla surowych danych. Zawiera również informacje o tym, jak element może być umieszczony w tablicy lub jak element może być interpretowany w tablicy. Tablica Numpy składa się z elementów w siatce, które można indeksować na kilka sposobów. Elementy w tablicy mają ten sam typ danych i dlatego są określane jako tablica dtype.

• Indeksowanie tablicy odbywa się za pomocą krotki nieujemnych liczb całkowitych. Może być również indeksowany za pomocą liczb całkowitych, logicznych lub innych tablic.
• Ranga tablicy jest zdefiniowana jako numer wymiaru tablicy.
• Kształt tablicy jest zdefiniowany jako zestaw liczb całkowitych, które definiują rozmiar tablicy wzdłuż różnych wymiarów.
• Inicjalizację tablic można wykonać za pomocą listy Pythona przy użyciu list zagnieżdżonych dla danych wielowymiarowych.
• Dostęp do elementów tablicy można uzyskać za pomocą nawiasów kwadratowych. Indeksowanie tablicy Numpy zawsze zaczyna się od 0, więc podczas uzyskiwania dostępu do elementów pierwszy element tablicy będzie na pozycjach 0. Przykład: b[0] zwróci pierwszy element tablicy b.

Podstawowa operacja na tablicy Numpy

• Funkcja np.array() służy do tworzenia tablicy Numpy w Pythonie. Użytkownik musi stworzyć tablicę, a następnie przekazać ją do listy. Użytkownik może również określić typ danych na liście.
• Funkcja np.sort() może służyć do sortowania tablicy Numpy w Pythonie. Użytkownik może określić rodzaj, oś, a także kolejność wywołania funkcji.
• Aby uzyskać informacje o wymiarach tablicy lub numerze osi, użytkownicy mogą użyć ndarray.ndim. Ponadto użycie ndarray.size poinformuje użytkownika o całkowitej liczbie elementów obecnych w tablicy.
• Do poznania kształtu i rozmiaru tablicy Numpy można użyć następujących poleceń: ndarray.ndim, ndarray.shape i ndarray.size. Aby uzyskać pojęcie o wymiarach tablicy lub liczbie osi tablicy, używane jest polecenie ndarray.ndim. Aby uzyskać szczegółowe informacje o całkowitej liczbie elementów obecnych w tablicy, używane jest polecenie ndarray.size. Polecenie ndarray.shape zwróci zestaw liczb całkowitych wskazujących numer elementu przechowywanego wzdłuż różnych wymiarów w tablicy.
• Tablice Numpy mogą być indeksowane i dzielone w sposób podobny do list w Pythonie.
• Dwie tablice można dodać razem za pomocą symbolu „+”. Ponadto funkcja sum() może zostać użyta do zwrócenia sumy wszystkich elementów przechowywanych w tablicy. Funkcja może być używana w tablicach o 1 lub 2 wymiarach, a nawet o dużych wymiarach.
• Dzięki koncepcji rozgłaszania w tablicy Numpy, operacje mogą być przeprowadzane na tablicach o różnych kształtach. Jednak wymiary tablicy powinny być zgodne; w przeciwnym razie program spowoduje wystąpienie ValueError.
• Oprócz funkcji sum(), tablica Numpy udostępnia funkcje średniej do uzyskania średniej z elementów, funkcję prod do uzyskania iloczynu elementów tablicy, a także funkcję std do uzyskania odchylenia standardowego elementów błędu.
• Użytkownicy mogą przekazać listę list do tablicy Numpy. Listę list można przekazać w celu utworzenia tablicy 2D.