Introdução ao NumPy
O NumPy é um pacote de código-fonte aberto de python. Pode ser usado para computação científica e numérica. É usado principalmente para computação mais eficiente em matrizes. É baseado e escrito em C e Python. É um pacote python e a palavra Numpy significa Python Numérico. É usado principalmente para o processamento de matriz multidimensional homogênea. É uma biblioteca principal para cálculos científicos. Portanto, possui poderosos objetos de matriz multidimensional e ferramentas de integração que são úteis ao trabalhar com essas matrizes. É importante em quase toda programação científica em python, que inclui aprendizado de máquina, estatística, bioinformática, etc. Ele fornece algumas funcionalidades realmente boas, muito bem escritas e executadas com eficiência. Ele se concentra principalmente na execução de operações matemáticas em matrizes contíguas, como as matrizes que você possui em linguagens de nível inferior, como C. Em outras palavras, é usado na manipulação de dados numéricos. Por isso, o python pode ser usado como uma alternativa ao MATLAB.
Entendendo Numpy
Uma das principais bibliotecas mais usadas em Python é o Numpy. As técnicas de ciência de dados precisam do trabalho a ser realizado em matrizes e matrizes de tamanho grande, e é necessário realizar cálculos numéricos pesados para extrair informações úteis, o que é facilitado pela coleção de várias funções matemáticas sob o NumPy. ainda biblioteca importante para a maior parte da computação científica em Python, também algumas outras bibliotecas dependem das matrizes NumPy como suas entradas e saídas básicas. Ele também fornece funções que permitem que os desenvolvedores executem funções matemáticas e estatísticas básicas e avançadas em matrizes e matrizes multidimensionais com um número muito menor de linhas de código. 'ndarray' ou estrutura de dados de matriz n-dimensional é a principal funcionalidade do Numpy. Essas matrizes são homogêneas e todos os elementos da matriz devem ser do mesmo tipo.
As matrizes NumPy são mais rápidas em comparação às listas Python. Mas as listas python são mais flexíveis que matrizes numpy, pois você só pode armazenar o mesmo tipo de dados em cada coluna.
Recursos -
- É uma combinação de C e python
- Matrizes homogêneas multidimensionais. Ndarray, que é uma matriz ndimensional
- Várias funções para matrizes.
- Remodelagem de matrizes Python pode ser usado como uma alternativa ao MATLAB.
Como numpy torna o trabalho tão fácil?
Você pode criar facilmente matrizes homogêneas e executar várias operações, como,
- Importando-o usando o seguinte comando, importe numpy como numpy.
NumPy matriz n-dimentional
Um dos recursos mais importantes do Numpy é um array n-dimensional que é o nd-array. O número de dimensões de uma matriz nada mais é do que a classificação da matriz. Aqui estão alguns exemplos. arrA = numpy.array ((10, 20, 30))
Criando uma matriz numpy
A linha a seguir cria uma matriz,
arrA = numpy.arange (3)
É exatamente como o intervalo em python. Isso criará uma matriz de tamanho 3.
Algumas funções básicas que podem ser usadas com matriz numpy
Vamos dar uma olhada em quais funções podemos usar com array e seu objetivo
Importar numpy como numpy
arrC = numpy.array (((10, 20, 30), (40, 50, 60)))
arrC.reshape (3, 2)
Saída: arrayC (((10, 20),
(30, 40) (50, 60)))A função Remodelar altera o número de colunas e linhas; portanto, após a remodelagem da matriz, você obtém uma nova exibição com o número diferente de colunas e linhas.
Algumas funções matemáticas no Numpy
Existem funções matemáticas que podem ser usadas com matrizes Numpy. Abaixo estão alguns exemplos,
Importar numpy como numpy
arrA = numpy.array (((1, 2, 3), (4, 5, 6)))
arrB = numpy.array (((7, 8, 9), (10, 11, 12)))
numpy.add (arrA, arrB)
Esta função adiciona a matriz arrA e arrB
Resultado:
arrayC (((8, 10, 12), (14, 16, 18)))
Por que devemos usar?
Usamos array numpy python em vez de uma lista devido aos três motivos abaixo:
- Menos uso de memória
- Desempenho rápido
- Conveniente para o Trabalho
A primeira razão para preferir matrizes numpy python é que ela requer menos memória em comparação com a lista python. Então, é rápido em termos de execução e, ao mesmo tempo, é conveniente e fácil trabalhar com ele.
O que podemos fazer com o Numpy?
O suporte interno para matrizes não está disponível em python, mas podemos usar listas de python como matrizes.
arrayA = ('Olá', 'mundo')
print (arrayA)
Mas ainda é uma lista python, não uma matriz.
Então aqui vem o Numpy, que podemos usar para criar 2D, 3D que são matrizes multidimensionais. Além disso, podemos fazer cálculos em matrizes.
importar numpy como num
arr = num.array ((1, 2, 3, 4, 5, 6))
print (arr)
Cria array arr.
Em seguida, para matrizes 2D e 3D,
importar numpy como num
arr = num.array (((1, 2, 3, 4, 5), (6, 7, 8, 9, 10, 11)))
print (arr)
–Se quiser conhecer as dimensões da sua matriz, você pode simplesmente usar a seguinte função.
print (arr.ndim)
–Se você deseja descobrir o tamanho de uma matriz, pode simplesmente usar a seguinte função,
print (tamanho arr.)
–Para descobrir a forma de uma matriz, você pode usar a função de forma.
print (arr.shape)
Ele informará o número de (col, linhas)
Você também pode usar fatiar, remodelar e muitos outros métodos com matrizes numpy.
Por que precisamos?
Para fazer um cálculo lógico e matemático em matrizes e matrizes é necessário um numpy. Ele executa essas operações com eficiência e rapidez demais que as listas python.
Vantagens
1. Matrizes numpy ocupam menos espaço.
As matrizes de NumPy são menores em tamanho que as listas Python. Uma lista python pode ter tamanho de até 20 MB, enquanto uma matriz pode ter 4 MB. Também é fácil acessar matrizes para leitura e gravação.
2. O desempenho da velocidade também é ótimo. Ele executa cálculos mais rápidos que as listas python.
Por ser de código aberto, não custa nada e usa uma linguagem de programação Python muito popular que possui bibliotecas de alta qualidade para quase todas as tarefas. Além disso, é fácil conectar o código C existente ao interpretador Python.
Crescimento profissional
Entre as linguagens de programação, o Python é uma tecnologia de ponta em TI. As oportunidades de carreira em Python estão aumentando rapidamente em número em todo o mundo. Como python é uma linguagem de programação de alto nível, o Python cuida de uma legibilidade e concisão mais rápidas do código, com menos linhas de código. O Python é uma das melhores ferramentas para criar scripts dinâmicos em extensões grandes e pequenas.
O Python é amplamente usado no desenvolvimento da Web, gravação de scripts, testes, desenvolvimento de aplicativos e suas atualizações. Portanto, se alguém quiser ser especialista em Python, ele tem muitas opções de carreira, como uma que pode ser desenvolvedor de python, testador de python ou até mesmo um cientista de dados.
Conclusão:
Agora, como podemos ver, é realmente forte em termos das funções de biblioteca de alta qualidade que possui. Qualquer pessoa pode realizar grandes cálculos ou cálculos com apenas algumas linhas de código. É isso que o torna uma ótima ferramenta para vários cálculos numéricos. Se alguém quiser se tornar um cientista de dados, poderá tentar dominar o Numpy. Mas primeiro, você precisa aprender e conhecer python antes de se tornar um especialista em Numpy.
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- Compreensão da lista Python
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