Numpy Array în Python [Totul de știut]

Python are o mulțime de biblioteci care sunt folosite pentru a efectua diverse sarcini. În funcție de sarcina de îndeplinit, bibliotecile sunt grupate corespunzător. Python a fost un limbaj de programare excelent care oferă cel mai bun mediu pentru efectuarea diferitelor calcule științifice și matematice. O astfel de bibliotecă este Numpy, care este o bibliotecă populară de Python. Este o bibliotecă open-source în Python utilizată pentru efectuarea de calcule în domeniile ingineriei și științifice.

Articolul se va concentra pe biblioteca Numpy împreună cu matricea Numpy din Python .

Biblioteca Numpy în Python

Datele numerice au fost o parte integrantă a diferitelor secțiuni ale cercetării și dezvoltării. Sunt datele care dețin o cantitate generoasă de informații. Lucrul cu datele se află în centrul tuturor studiilor științifice. Biblioteca este una dintre cele mai bune biblioteci din Python pentru a lucra cu astfel de date numerice. Utilizatorii matricei Numpy pot fi codori care nu au încă experiență sau poate cercetătorii experimentați implicați în cercetare industrială sau cercetare științifică de ultimă generație. Deci, fie că este vorba, fie că este vorba de utilizatori începători sau experimentați, bibliotecile Numpy pot fi folosite de aproape toată lumea care lucrează în domeniul datelor. API-ul Numpy poate fi folosit în SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib și în câteva alte pachete care sunt dezvoltate pentru a fi aplicate la pachetele științifice și științifice ale datelor.

Biblioteca Numpy în Python constă din matrice multidimensionale și structuri de date matriceale. Biblioteca furnizează ndarray , care este un obiect matrice omogen. Matricea Numpy din Python este sub forma n-dimensională. Biblioteca include, de asemenea, mai multe metode care pot fi utilizate pentru a efectua operațiuni peste matrice. Biblioteca poate fi folosită și pentru a efectua mai multe operații matematice pe matrice. Structurile de date pot fi adăugate la Python, ceea ce va duce la calcularea eficientă a diferitelor matrici și tablouri. Biblioteca oferă, de asemenea, câteva funcții matematice care ar putea fi utilizate pentru operarea peste matrice și tablouri.

Instalarea și importul bibliotecii

Pentru instalarea Numpy în Python, trebuie utilizată o distribuție Python de origine științifică. Dacă sistemul are deja instalat Python, biblioteca poate fi instalată prin următoarea comandă.

Conda instalează Numpy sau poate fi folosită o altă comandă pip instalează Numpy.

Dacă Python nu a fost încă instalat pe sistem, atunci poate fi folosit Anaconda, care este una dintre cele mai simple modalități de instalare. Instalarea Anaconda nu necesită instalarea altor biblioteci sau pachete separat, cum ar fi SciPy, Numpy, Scikit-learn, panda etc.

Biblioteca Numpy poate fi importată în Python prin comanda import Numpy ca np.

Biblioteca oferă mai multe moduri de a crea matrice în Python într-un mod rapid și eficient. De asemenea, oferă modalități de modificare a matricelor sau datele din cadrul matricelor pot fi manipulate. Diferența dintre o listă și o matrice Numpy este că datele dintr-o listă Python pot fi de diferite tipuri de date, în timp ce în cazul unei matrice Numpy în Python , elementele din matrice ar trebui să fie omogene. Elementele sunt de aceleași tipuri de date în cadrul matricei Numpy. Dacă elementele din matricea Numpy ar fi de diferite tipuri de date, atunci funcțiile matematice care ar putea fi utilizate peste matricea Numpy ar deveni ineficiente.

Comparația dintre tablourile Numpy cu lista arată că, datorită naturii mai rapide și compacte a matricelor Numpy, matricele Numpy sunt utilizate frecvent. De asemenea, deoarece matricele consumă mai puțină memorie, matricea Numpy devine mai convenabilă pentru utilizare. Tipurile de date ale elementelor din matrice pot fi specificate, deoarece matricea utilizează mai puțină memorie și, prin urmare, oferă un mecanism pentru specificație. Prin urmare, codul programului poate fi optimizat.

Obțineți diplome online de Inginerie software de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Numpy Array în Python

Matricea Numpy este o structură de date centralizată în cadrul bibliotecii Numpy. Când o matrice este definită, aceasta constă din matrice aranjate într-o manieră grilă, care conțin informații pentru datele brute. De asemenea, conține informații despre modul în care un element poate fi localizat într-o matrice sau despre cum un element poate fi interpretat într-o matrice. Matricea Numpy constă din elemente dintr-o grilă care pot fi indexate în mai multe moduri. Elementele din cadrul matricei sunt de același tip de date și, prin urmare, sunt denumite array dtype.

• Indexarea matricei se face printr-un tuplu de numere întregi nenegative. De asemenea, poate fi indexat prin numere întregi, sau booleeni sau alte matrice.
• Rangul unui tablou este definit ca numărul de dimensiune al matricei.
• Forma unei matrice este definită ca setul de numere întregi care definesc dimensiunea matricei de-a lungul diferitelor dimensiuni.
• Inițializarea matricelor se poate face printr-o listă Python folosind liste imbricate pentru date cu dimensiuni mari.
• Elementele din matrice pot fi accesate prin paranteze drepte. Indexarea matricei Numpy începe întotdeauna cu 0, deci în timpul accesării elementelor, primul element al matricei va fi la pozițiile 0. Exemplu: b[0] va returna primul element din tabloul b.

Operațiune de bază peste matricea Numpy

• Funcția np.array() este folosită pentru a crea o matrice Numpy în Python. Utilizatorul trebuie să creeze o matrice și apoi să o treacă într-o listă. Un utilizator poate, de asemenea, specifica tipul de date din listă.
• Funcția np.sort() poate fi folosită pentru sortarea unui tablou Numpy în Python. Utilizatorul poate specifica tipul, axa și, de asemenea, ordinea atunci când funcția este apelată.
• Pentru a obține informații despre dimensiunile matricei sau numărul axei, utilizatorii pot folosi ndarray.ndim. De asemenea, folosind ndarray.size, va informa utilizatorul despre elementele totale prezente în matrice.
• Următoarele comenzi pot fi folosite pentru a cunoaște forma și dimensiunea unui tablou Numpy: ndarray.ndim, ndarray.shape și ndarray.size. Pentru a vă face o idee despre dimensiunile matricei sau numărul de axe ale unui tablou, se folosește comanda ndarray.ndim. Pentru obținerea detaliilor numărului total de elemente prezente în matrice, se folosește comanda ndarray.size. Comanda ndarray.shape va returna un set de numere întregi care indică numărul elementului stocat de-a lungul diferitelor dimensiuni dintr-o matrice.
• Matricele Numpy pot fi indexate și tăiate într-un mod similar cu cel al listelor din Python.
• Două matrice pot fi adăugate împreună folosind simbolul „+”. De asemenea, funcția sum() poate fi folosită pentru a returna suma tuturor elementelor stocate într-o matrice. Funcția poate fi utilizată în matrice de 1, sau 2 dimensiuni și chiar dimensiuni mari.
• Prin conceptul de difuzare într-o matrice Numpy, operațiunile pot fi efectuate pe matrice cu forme diferite. Cu toate acestea, dimensiunile matricei ar trebui să fie compatibile; în caz contrar, programul va avea ca rezultat o valoare ValueError.
• În afară de funcția sum(), tabloul Numpy oferă funcțiile mediei pentru obținerea mediei elementelor, funcția prod pentru a obține produsul elementelor matricei și, de asemenea, funcția std pentru a obține o abatere standard a elementelor erorii.
• Utilizatorii pot transmite o listă de liste matricei Numpy. O listă de liste poate fi transmisă pentru crearea unui tablou 2-D.