Numpy ist eine grundlegende Bibliothek im Python -Ökosystem, die die Datenmanipulation und das wissenschaftliche Computing erheblich verbessert. Durch die Bereitstellung leistungsstarker Instrumente für Hochleistungsberechnungen wird das Potenzial für effiziente numerische Operationen freigegeben, wodurch komplexe Aufgaben in Bereichen, die von der Datenwissenschaft bis zur künstlichen Intelligenz reichen, besser überschaubar sind.
Was ist Numpy?
Numpy, kurz für numerische Python, ist eine Open-Source-Bibliothek, die eine Vielzahl von mathematischen und wissenschaftlichen Berechnungen in Python erleichtert. Seine Fähigkeiten erstrecken sich auf die Behandlung großer Datensätze und die effiziente Durchführung komplexer Berechnungen. Mit Merkmalen, die die Datenmanipulation und mathematische Aufgaben rationalisieren, dient Numpy als kritische Säule für viele wissenschaftliche und analytische Bibliotheken in Python.
Funktionen
Numpy bietet hochrangige Funktionen, mit denen Benutzer mit mehrdimensionalen Arrays und Matrizen arbeiten können. Die Bibliothek unterstützt eine umfangreiche Reihe von mathematischen Operationen, wodurch sie für verschiedene Anwendungen geeignet ist, die strenge Berechnungs- und Datenanalysen erfordern.
Geschichte
Numpy entstand 2005 und entwickelte sich aus einer früheren Bibliothek namens Numeric. Seitdem ist es durch Beiträge der wissenschaftlichen Gemeinschaft gewachsen, die ihr Angebot kontinuierlich verbessert und die Relevanz in modernen Rechenumgebungen aufrechterhalten.
Unterschied zwischen Numpy Arrays und Python -Listen
Während sowohl Numpy -Arrays als auch Python -Listen Daten speichern können, unterscheiden sie sich jedoch erheblich in Funktionalität und Leistung.
Python -Listen
Python-Listen sind vielseitig, aber hauptsächlich für die Datenspeicherung im Allgemeinen ausgelegt. Sie können heterogene Datentypen speichern, aber es fehlt die effizienten mathematischen Operationen, die Numpy bietet.
Numpy Arrays
Numpy Arrays hingegen verlangen, dass Elemente denselben Datentyp haben, wodurch die Leistung verbessert wird. Diese Homogenität ermöglicht es Numpy, Operationen schneller auszuführen als ihre Listen -Gegenstücke, insbesondere wenn es sich um große Datensätze handelt.
N-dimensionale Arrays (NDarrays)
Die Kerndatenstruktur von Numpy ist die „nDarray“, die für das n-dimensionale Array steht.
Definition
Ein „nDarray“ ist ein Array mit fester Größe, das gleichmäßig typisierte Daten hält und eine robuste Struktur für die numerische Datendarstellung bietet.
Abmessungen
Diese Arrays unterstützen mehrdimensionale Konfigurationen-das Merieren kann Daten in zwei Dimensionen (Matrizen), drei Dimensionen (Tensoren) oder mehr darstellen, um eine komplexe mathematische Modellierung zu ermöglichen.
Attribute
Die wichtigsten Attribute von „nDarrays“ umfassen „Shape“, das die Dimensionen des Arrays beschreibt, und „DTYPE“, das den Datentyp seiner Elemente anzeigt.
Beispiel
So können Sie ein zweidimensionales Numpy-Array erstellen:
Python
Numph als NP importieren
array_2d = np.Array ([[1, 2]Anwesend [3, 4]]))
Array -Manipulation und mathematische Operationen
Numpy vereinfacht verschiedene mathematische Operationen und Array -Manipulationen.
Indizierung
Die Indexierung in Numpy-Arrays ist auf Null basiert, was bedeutet, dass das erste Element mit dem Index 0 zugegriffen wird. Diese Vertrautheit übereinstimmt gut mit den Programmierern, die aus anderen Sprachen stammen.
Mathematische Funktionen
Numpy enthält auch eine Reihe mathematischer Funktionen, die den Betrieb von Arrays erleichtern, z. B.:
- Zusatz: Elementweise Zugabe von Arrays.
- Subtraktion: Elementweise Subtraktion von Arrays.
- Multiplikation: Elementweise Multiplikation von Arrays.
- Division: Elementweise Aufteilung von Arrays.
- Exponentiation: Elemente für Mächte erheben.
- Matrix -Multiplikation: Kombinierte Zeile und Spaltenoperationen.
Beispiel für Addition
Zum Beispiel kann das Hinzufügen von zwei Numpy -Arrays wie folgt durchgeführt werden:
Python
Array1 = NP.Array ([1, 2, 3])
Array2 = NP.Array ([4, 5, 6])
Ergebnis = Array1 + Array2 # Ausgabe wird sein [5, 7, 9]
Bibliotheksfunktionen
Numpy bietet über 60 mathematische Funktionen an, die verschiedene Bereiche wie Logik, Algebra und Kalkül abdecken und es den Benutzern ermöglichen, komplexe Berechnungen problemlos durchzuführen.
Gemeinsame Anwendungen von Numpy
Die Vielseitigkeit von Numpy macht es in verschiedenen Bereichen anwendbar.
Datenwissenschaft
In der Datenwissenschaft spielt es eine entscheidende Rolle bei der Manipulation, Reinigung und Analyse von Daten, sodass Datenwissenschaftler komplexe Datenbeziehungen effizient ausdrücken können.
Wissenschaftliches Computer
Seine Fähigkeiten erstrecken sich auf wissenschaftliches Computing, insbesondere bei der Lösung von Differentialgleichungen und zur Durchführung von Matrixoperationen, die für Simulationen von entscheidender Bedeutung sind.
Maschinelles Lernen
Numpy ist grundlegend für verschiedene Bibliotheken für maschinelles Lernen wie Tensorflow und Scikit-Learn und bietet effiziente Datenstrukturen für Trainingsmodelle.
Signal-/Bildverarbeitung
In der Signal- und Bildverarbeitung erleichtert Numpy die Darstellung und Transformation großer Datenarrays, wodurch Verbesserungen mehr verwaltet werden.
Einschränkungen von Numpy
Trotz seiner Stärken hat Numpy Einschränkungen.
Flexibilität
Eine Einschränkung ist die verringerte Flexibilität, da sie sich hauptsächlich auf numerische Datentypen konzentriert. Diese Spezialisierung kann ein Nachteil bei Anwendungen sein, die verschiedene Datentypen erfordern.
Nicht numerische Daten
Die Leistung von Numpy ist für nicht numerische Datentypen nicht optimiert, sodass sie für Projekte mit Text oder anderen nicht numerischen Formen weniger geeignet sind.
Leistung bei Modifikationen
Eine weitere Einschränkung ist die Ineffizienz beim Umgang mit dynamischen Modifikationen zu Arrays. Das Anpassen der Größe oder Form eines Arrays kann häufig zu Leistungsverschwendung führen.
Installation und Importieren von Numpy
Der Einstieg mit Numpy erfordert ein paar Schritte.
Voraussetzungen
Stellen Sie vor der Installation von Numpy sicher, dass Sie Python bereits in Ihrem System eingerichtet haben, da die Bibliothek speziell für die Verwendung mit Python erstellt wird.
Installationsmethoden
Sie können Numpy entweder mit Conda oder PIP installieren. So wie: wie:
Verwenden von PIP: Öffnen Sie Ihr Terminal oder Eingabeaufforderung und führen Sie aus:
verprügeln
PIP Installieren Sie Numpy
Verwenden Sie Conda: Wenn Sie Conda bevorzugen, verwenden Sie den folgenden Befehl:
verprügeln
Conda Installieren Sie Numpy
Import
Nach der Installation ist das Importieren von Numpy in Ihren Python -Code unkompliziert. Verwenden Sie den folgenden Befehl zu Beginn Ihres Skripts:
Python
Numph als NP importieren
Diese Praxis folgt der Community -Konvention und ermöglicht es Ihnen, „NP“ als Alias zu verwenden, während Sie auf Numpy -Funktionen und -Funktionen zugreifen.
