Panda’s en Numpy zijn de krachtpatsers van gegevensmanipulatie en numerieke verwerking in Python. Hun gecombineerde vaardigheden stellen datawetenschappers en analisten in staat om enorme datasets efficiënt af te handelen, complexe berekeningen uit te voeren en hun workflows te stroomlijnen. Inzicht in deze bibliotheken kan uw vermogen om met gegevens in verschillende toepassingen met gegevens te werken aanzienlijk verbeteren.
Wat zijn panda’s en numpy?
Panda’s en Numpy worden veel gebruikte bibliotheken in Python, speciaal ontworpen voor respectievelijk gegevensmanipulatie en numerieke berekeningen. Ze zijn fundamentele hulpmiddelen op het gebied van wetenschappelijke programmering, waardoor gebruikers grote hoeveelheden gegevens kunnen beheren en met relatief gemak ingewikkelde analyses kunnen uitvoeren.
Definities en oorsprong van panda’s en numpy
Beide bibliotheken hebben verschillende oorsprong en doeleinden.
Panda’s
- Overzicht: In 2008 geïntroduceerd door Wes McKinney, is Pandas ontworpen voor efficiënte gegevensmanipulatie.
- Oorsprong: De naam “Pandas” is afgeleid van “paneelgegevens”, die de mogelijkheid benadrukt om multidimensionale datasets te verwerken die vaak in econometrie wordt gebruikt.
Numpy
- Overzicht: Numpy, opgericht in 2005 door Travis Oliphant, verhoogt Numpy de numerieke berekeningen in Python.
- Oorsprong: Het integreert functionaliteiten van zowel numeriek als numarray en biedt robuuste ondersteuning voor arrayverwerking bij wetenschappelijk computergebruik.
Kernobjecten en eigenschappen van panda’s en numpy
Elke bibliotheek heeft unieke structuren die hun respectieve functies vergemakkelijken.
Numpy array -functies
Het primaire object in Numpy is de array, centraal in numerieke gegevensverwerking.
- Hoofdobject: De Numpy Array dient als de fundamentele bouwsteen.
- Belangrijkste eigenschappen:
- Vorm: Bepaalt de afmetingen van de array.
- Maat: Geeft het totale aantal elementen aan.
- Itemsize: Toont de byte -grootte van elk element.
- Hervormen: Biedt functionaliteit om array -dimensies flexibel te wijzigen.
Prestatievergelijking tussen panda’s en numpy
Bij het kiezen tussen deze bibliotheken is het essentieel om hun prestatiekenmerken te overwegen.
Efficiëntie en bruikbaarheid
Panda’s en Numpy dienen verschillende doeleinden, maar kunnen worden vergeleken in termen van hun efficiëntie en functionaliteit.
- Gegevensbehandeling: Pandas blinkt uit in het beheren van tabeldatasets met zijn dataframe en seriestructuren, terwijl Numpy zich richt op efficiënte array -bewerkingen voor numerieke taken.
- Prestatiedynamiek: Over het algemeen presteert Numpy voor datasets minder dan 50.000 rijen beter dan panda’s. Pandas vertoont echter een verbeterde efficiëntie voor grotere datasets, met name met 500.000 rijen of meer.
Resource management
Inzicht in hoe elke bibliotheek middelen gebruikt, kan uw keuze beïnvloeden.
- RAM -gebruik: Pandas gebruikt meestal meer geheugen dan numpy vanwege de geavanceerde gegevensstructuren.
- Indexeringsnelheid: Toegang tot elementen in numpy arrays is over het algemeen sneller dan indexering van seriesobjecten in panda’s.
Toepassingen en het gebruik van panda’s en numpy in de industrie
Deze bibliotheken zijn gangbaar in verschillende industrieën en presenteren hun veelzijdigheid en kracht.
Real-world implementaties
Veel bedrijven vertrouwen op panda’s en numpy voor gegevensanalyse en numerieke taken.
- Industrie -acceptatie: SweepSouth heeft bijvoorbeeld Numpy gebruikt voor computationele taken, terwijl bedrijven als Instacart en SendGrid de mogelijkheden van Pandas gebruiken.
- Stapelintegratie: Pandas is geïntegreerd in 73 bedrijf en 46 ontwikkelaarstapels, terwijl Numpy te vinden is in 62 bedrijfs- en 32 ontwikkelaarstapels, wat hun sterke acceptatie in de data science -gemeenschap betekent.
