Массив Numpy в Python [Все, что нужно знать]

Python имеет множество библиотек , которые используются для выполнения различных задач. В зависимости от выполняемой задачи библиотеки группируются соответствующим образом. Python был отличным языком программирования, который предлагает наилучшую среду для выполнения различных научных и математических вычислений. Одной из таких библиотек является Numpy, популярная библиотека Python. Это библиотека с открытым исходным кодом на Python, используемая для выполнения вычислений в инженерных и научных областях.

В статье речь пойдет о библиотеке Numpy вместе с массивом Numpy в Python .

Библиотека Numpy в Python

Численные данные были неотъемлемой частью различных разделов исследований и разработок. Это данные, которые содержат большое количество информации. Работа с данными лежит в основе всех научных исследований. Библиотека является одной из лучших библиотек Python для работы с такими числовыми данными. Пользователями массива Numpy могут быть еще неопытные программисты или, может быть, опытные исследователи, занимающиеся промышленными исследованиями или современными научными исследованиями. Так что, будь то новички или опытные пользователи, библиотеки Numpy могут использовать практически все, кто работает в сфере данных. API Numpy можно использовать в SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib и некоторых других пакетах, разработанных для применения к научным пакетам и пакетам обработки данных.

Библиотека Numpy в Python состоит из многомерных массивов и матричных структур данных. Библиотека предоставляет ndarray , который представляет собой объект однородного массива. Массив Numpy в Python имеет n-мерную форму. Библиотека также включает в себя несколько методов, которые можно использовать для выполнения операций над массивом. Библиотеку также можно использовать для выполнения ряда математических операций над массивом. В Python можно добавить структуры данных, что приведет к эффективному расчету различных матриц и массивов. Библиотека также предоставляет несколько математических функций, которые можно использовать для работы с матрицами и массивами.

Установка и импорт библиотеки

Для установки Numpy в Python следует использовать дистрибутив Python научного происхождения. Если в системе уже установлен Python, библиотеку можно установить с помощью следующей команды.

Conda устанавливает Numpy, или можно использовать другую команду pip install Numpy.

Если Python еще не установлен в системе, можно использовать Anaconda, что является одним из самых простых способов установки. Установка Anaconda не требует отдельной установки других библиотек или пакетов, таких как SciPy, Numpy, Scikit-learn, pandas и т. д.

Библиотеку Numpy можно импортировать в Python с помощью команды import Numpy as np.

Библиотека предоставляет несколько способов быстрого и эффективного создания массивов в Python. Он также предлагает способы изменения массивов или данных внутри массивов, которыми можно манипулировать. Разница между списком и массивом Numpy заключается в том, что данные в списке Python могут относиться к разным типам данных, тогда как в случае массива Numpy в Python элементы массива должны быть однородными. Элементы имеют одинаковые типы данных в массиве Numpy. Если бы элементы в массиве Numpy имели разные типы данных, то математические функции, которые можно было бы использовать в массиве Numpy, стали бы неэффективными.

Сравнение массивов Numpy со списком показывает, что из-за более быстрой и компактной природы массивов Numpy массивы Numpy используются часто. Кроме того, поскольку массивы потребляют меньше памяти, массив Numpy становится более удобным для использования. Типы данных элементов внутри массива могут быть указаны, так как массив использует меньше памяти и, следовательно, предоставляет механизм для спецификации. Таким образом, код программы может быть оптимизирован.

Получите диплом инженера-программиста онлайн в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Массив Numpy в Python

Массив Numpy — это централизованная структура данных в библиотеке Numpy. Когда массив определен, он состоит из массивов, расположенных в виде сетки, содержащих информацию для необработанных данных. Он также содержит информацию о том, как элемент может быть расположен в массиве или как элемент может быть интерпретирован в массиве. Массив Numpy состоит из элементов сетки, которые можно индексировать несколькими способами. Элементы внутри массива имеют один и тот же тип данных и поэтому называются массивом dtype.

• Индексация массива выполняется через кортеж неотрицательных целых чисел. Его также можно индексировать через целые числа, логические значения или другие массивы.
• Ранг массива определяется как размерность массива.
• Форма массива определяется как набор целых чисел, которые определяют размер массива по различным измерениям.
• Инициализацию массивов можно выполнить с помощью списка Python, используя вложенные списки для многомерных данных.
• Доступ к элементам массива можно получить с помощью квадратных скобок. Индексация массива Numpy всегда начинается с 0, поэтому при доступе к элементам первый элемент массива будет в позиции 0. Пример: b[0] вернет первый элемент массива b.

Базовая операция над массивом Numpy

• Функция np.array() используется для создания массива Numpy в Python. Пользователь должен создать массив, а затем передать его в список. Пользователь также может указать тип данных в списке.
• Функцию np.sort() можно использовать для сортировки массива Numpy в Python. Пользователь может указать вид, ось, а также порядок при вызове функции.
• Для получения информации о размерах массива или номере оси пользователи могут использовать ndarray.ndim. Кроме того, использование ndarray.size позволит пользователю узнать об общем количестве элементов, присутствующих в массиве.
• Чтобы узнать форму и размер массива Numpy, можно использовать следующие команды: ndarray.ndim, ndarray.shape и ndarray.size. Чтобы получить представление о размерах массива или количестве осей массива, используется команда ndarray.ndim. Для получения сведений об общем количестве элементов, присутствующих в массиве, используется команда ndarray.size. Команда ndarray.shape вернет набор целых чисел, указывающих номер элемента, хранящийся в разных измерениях массива.
• Массивы Numpy можно индексировать и нарезать так же, как списки в Python.
• Два массива можно сложить вместе, используя символ «+». Кроме того, функцию sum() можно использовать для возврата суммы всех элементов, хранящихся в массиве. Функцию можно использовать в массивах из 1 или 2 измерений и даже больших размеров.
• Благодаря концепции трансляции в массиве Numpy операции могут выполняться над массивами различной формы. Однако размеры массива должны быть совместимы; в противном случае программа выдаст ошибку ValueError.
• Помимо функции sum(), массив Numpy предоставляет функции среднего значения для получения среднего значения элементов, функцию prod для получения произведения элементов массива, а также функцию std для получения стандартного отклонения. элементов ошибки.
• Пользователи могут передавать список списков в массив Numpy. Список списков может быть передан для создания двумерного массива.