Numpy Array em Python [Tudo para saber]

Python tem muitas bibliotecas que são usadas para executar várias tarefas. Com base na tarefa a ser executada, as bibliotecas são agrupadas de acordo. Python tem sido uma excelente linguagem de programação que oferece o melhor ambiente para realizar diferentes cálculos científicos e matemáticos. Uma dessas bibliotecas é a Numpy, que é uma biblioteca popular do Python. É uma biblioteca de código aberto em Python usada para realizar cálculos nas áreas de engenharia e científica.

O artigo se concentrará na biblioteca Numpy junto com a matriz Numpy em Python .

Biblioteca Numpy em Python

Os dados numéricos têm sido parte integrante de diferentes seções de pesquisa e desenvolvimento. São os dados que contêm uma quantidade generosa de informações. Trabalhar com os dados está no centro de todos os estudos científicos. A biblioteca é uma das melhores bibliotecas do Python para trabalhar com esses dados numéricos. Os usuários do array Numpy podem ser os codificadores que ainda não têm experiência, ou talvez os pesquisadores experientes envolvidos em pesquisa industrial ou pesquisa científica de última geração. Então, sejam usuários iniciantes ou experientes, as bibliotecas Numpy podem ser usadas por quase todos que trabalham na área de dados. A API do Numpy pode ser usada no SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib e vários outros pacotes desenvolvidos para aplicação em pacotes científicos e de ciência de dados.

A biblioteca do Numpy em Python consiste em arrays multidimensionais e estruturas de dados matriciais. A biblioteca fornece o ndarray , que é um objeto de matriz homogênea. A matriz Numpy em Python está na forma de n-dimensional. A biblioteca também inclui vários métodos que podem ser usados ​​para realizar operações no array. A biblioteca também pode ser usada para realizar várias operações matemáticas sobre a matriz. Estruturas de dados podem ser adicionadas ao Python que levarão ao cálculo eficiente das diferentes matrizes e arrays. A biblioteca também fornece várias funções matemáticas que podem ser usadas para operar sobre as matrizes e as matrizes.

Instalação e importação da biblioteca

Para instalar o Numpy em Python, uma distribuição Python de origem científica deve ser usada. Se o sistema já possui o Python instalado, a biblioteca pode ser instalada através do comando a seguir.

Conda instala o Numpy, ou outro comando pip instala o Numpy pode ser usado.

Se o Python ainda não foi instalado no sistema, o Anaconda pode ser usado, que é uma das maneiras mais fáceis de instalar. A instalação do Anaconda não requer a instalação de outras bibliotecas ou pacotes separadamente, como SciPy, Numpy, Scikit-learn, pandas, etc.

A biblioteca Numpy pode ser importada em Python através do comando import Numpy as np.

A biblioteca fornece várias maneiras de criar arrays em Python de maneira rápida e eficiente. Ele também oferece maneiras de modificar os arrays ou os dados dentro dos arrays podem ser manipulados. A diferença entre uma lista para um array Numpy é que os dados dentro de uma lista Python podem ser de diferentes tipos de dados, enquanto no caso de um array Numpy em Python , os elementos dentro do array devem ser homogêneos. Os elementos são dos mesmos tipos de dados na matriz Numpy. Se os elementos no array Numpy fossem de tipos de dados diferentes, as funções matemáticas que poderiam ser usadas no array Numpy se tornariam ineficientes.

A comparação de matrizes Numpy com a lista mostra que, devido à natureza mais rápida e compacta das matrizes Numpy, as matrizes Numpy são usadas com frequência. Além disso, como os arrays consomem menos memória, o array Numpy se torna mais conveniente para uso. Os tipos de dados dos elementos dentro do array podem ser especificados, pois o array usa menos memória e, portanto, fornece um mecanismo para a especificação. O código do programa pode, portanto, ser otimizado.

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Numpy Array em Python

A matriz Numpy é uma estrutura de dados centralizada dentro da biblioteca Numpy. Quando um array é definido, ele consiste em arrays organizados em forma de grade, contendo informações para os dados brutos. Ele também contém informações sobre como um elemento pode ser localizado no array ou como um elemento pode ser interpretado em um array. A matriz Numpy consiste em elementos em uma grade que pode ser indexada de várias maneiras. Os elementos dentro do array são do mesmo tipo de dados e, portanto, são chamados de array dtype.

• A indexação do array é feita através de uma tupla de inteiros não negativos. Ele também pode ser indexado por meio de inteiros, booleanos ou outros arrays.
• A classificação de uma matriz é definida como o número da dimensão da matriz.
• A forma de um array é definida como o conjunto de inteiros que definem o tamanho do array ao longo das diferentes dimensões.
• A inicialização dos arrays pode ser feita através de uma lista Python usando listas aninhadas para dados de alta dimensão.
• Os elementos dentro da matriz podem ser acessados ​​por meio de colchetes. A indexação do array Numpy sempre começa com 0, portanto, ao acessar os elementos, o primeiro elemento do array estará nas posições 0. Exemplo: b[0] retornará o primeiro elemento do array b.

Operação básica sobre a matriz Numpy

• A função np.array() é usada para criar um array Numpy em Python. O usuário deve criar um array e depois passá-lo para uma lista. Um usuário também pode especificar o tipo de dados na lista.
• A função np.sort() pode ser usada para classificar um array Numpy em Python. O usuário pode especificar o tipo, o eixo e também a ordem quando a função é chamada.
• Para obter informações sobre as dimensões do array ou o número do eixo, os usuários podem usar ndarray.ndim. Além disso, usando ndarray.size, o usuário saberá sobre o total de elementos presentes no array.
• Os comandos a seguir podem ser usados ​​para conhecer a forma e o tamanho de um array Numpy: ndarray.ndim, ndarray.shape e ndarray.size. Para se ter uma ideia das dimensões do array ou do número de eixos de um array, utiliza-se o comando ndarray.ndim. Para obter os detalhes do número total de elementos presentes no array, é usado o comando ndarray.size. O comando ndarray.shape retornará um conjunto de inteiros indicando o número do elemento armazenado nas diferentes dimensões de um array.
• Os arrays Numpy podem ser indexados e fatiados de maneira semelhante à das listas em Python.
• Duas matrizes podem ser adicionadas usando o símbolo “+”. Além disso, a função sum() pode ser usada para retornar a soma de todos os elementos armazenados em um array. A função pode ser usada em arrays de 1, ou 2 dimensões e até dimensões altas.
• Através do conceito de transmissão em uma matriz Numpy, as operações podem ser realizadas em matrizes com diferentes formas. No entanto, as dimensões da matriz devem ser compatíveis; caso contrário, o programa resultará em um ValueError.
• Além da função sum(), o array Numpy fornece as funções da média para obter a média dos elementos, a função prod para obter o produto dos elementos do array e também a função std para obter um desvio padrão dos elementos do erro.
• Os usuários podem passar uma lista de listas para o array Numpy. Uma lista de listas pode ser passada para criar um array 2-D.