Numpy is een fundamentele bibliotheek in het Python -ecosysteem dat de datamanipulatie en wetenschappelijk computergebruik aanzienlijk verbetert. Door krachtige tools te bieden voor high-performance berekeningen, ontgrendelt het het potentieel voor efficiënte numerieke bewerkingen, waardoor complexe taken beter beheersbaar zijn in gebieden, variërend van data science tot kunstmatige intelligentie.
Wat is Numpy?
Numpy, kort voor numerieke python, is een open-source bibliotheek die is ontworpen om een verscheidenheid aan wiskundige en wetenschappelijke berekeningen in Python te vergemakkelijken. De mogelijkheden ervan strekken zich uit tot het afhandelen van grote datasets en het efficiënt uitvoeren van complexe berekeningen. Met functies die gegevensmanipulatie en wiskundige taken stroomlijnen, dient Numpy als een kritische pijler voor veel wetenschappelijke en analytische bibliotheken in Python.
Functie
Numpy biedt functionaliteiten op hoog niveau waarmee gebruikers kunnen werken met multidimensionale arrays en matrices. De bibliotheek ondersteunt een uitgebreid assortiment wiskundige bewerkingen, waardoor het geschikt is voor verschillende toepassingen die rigoureuze berekening en gegevensanalyse vereisen.
Geschiedenis
Numpy is ontstaan in 2005, evoluerend uit een eerdere bibliotheek genaamd Numeric. Sindsdien is het gegroeid door bijdragen van de wetenschappelijke gemeenschap, waardoor het aanbod voortdurend wordt verbeterd en relevantie in moderne computeromgevingen wordt gehandhaafd.
Verschil tussen Numpy Arrays en Python Lists
Hoewel zowel Numpy -arrays als Python -lijsten gegevens kunnen opslaan, verschillen ze aanzienlijk in functionaliteit en prestaties.
Python -lijsten
Python-lijsten zijn veelzijdig maar voornamelijk ontworpen voor algemene gegevensopslag. Ze kunnen heterogene gegevenstypen opslaan, maar missen de efficiënte wiskundige bewerkingen die Numpy biedt.
Numpy arrays
Numpy arrays daarentegen vereisen dat elementen van hetzelfde gegevenstype zijn, wat de prestaties verbetert. Met deze homogeniteit kan Numpy sneller bewerkingen uitvoeren dan hun lijst tegenhangers, vooral bij het omgaan met grote datasets.
N-dimensionale arrays (Ndarrays)
De kerngegevensstructuur van Numpy is de `ndarray`, die staat voor n-dimensionale array.
Definitie
Een `ndarray` is een array met een vaste grootte die uniform getypte gegevens bevat en een robuuste structuur biedt voor numerieke gegevensrepresentatie.
Afmetingen
Deze arrays ondersteunen multidimensionale configuraties-wat betekent dat ze gegevens kunnen vertegenwoordigen in twee dimensies (matrices), drie dimensies (tensoren) of meer, waardoor complexe wiskundige modellering mogelijk is.
Attributen
Belangrijkste attributen van `ndarrays` omvatten` vorm`, die de afmetingen van de array beschrijven, en `dtype`, dat het gegevenstype van zijn elementen aangeeft.
Voorbeeld
Hier is hoe u een tweedimensionale numpy array kunt maken:
Python
import numpy als NP
array_2d = np.array ([[1, 2],, [3, 4]]))
Array -manipulatie en wiskundige bewerkingen
Numpy vereenvoudigt verschillende wiskundige bewerkingen en arraymanipulaties.
Indexering
Indexering in numpy arrays is nul gebaseerd, wat betekent dat het eerste element toegankelijk is met de index 0. Deze bekendheid komt goed overeen met programmeurs uit andere talen.
Wiskundige functies
Numpy bevat ook een reeks wiskundige functies die bewerkingen op arrays vergemakkelijken, zoals:
- Toevoeging: Elementsgewijze toevoeging van arrays.
- Aftrekken: Elementgewijze aftrekking van arrays.
- Vermenigvuldiging: Elementgewijze vermenigvuldiging van arrays.
- Divisie: Element-wijs divisie van arrays.
- Exponentiatie: Elementen verhogen tot machten.
- Matrix vermenigvuldiging: Gecombineerde rij- en kolombewerkingen.
Voorbeeld van toevoeging
Het toevoegen van twee numpy arrays kan bijvoorbeeld zo worden gedaan:
Python
array1 = np.array ([1, 2, 3]))
array2 = np.array ([4, 5, 6]))
resultaat = array1 + array2 # uitvoer zal zijn [5, 7, 9]
Bibliotheekfuncties
Numpy biedt meer dan 60 wiskundige functies, met betrekking tot verschillende gebieden zoals logica, algebra en calculus, waardoor gebruikers complexe berekeningen gemakkelijk kunnen uitvoeren.
Veel voorkomende toepassingen van Numpy
Numpy’s veelzijdigheid maakt het van toepassing op verschillende gebieden.
Data Science
In data science speelt het een cruciale rol in gegevensmanipulatie, reiniging en analyse, waardoor gegevenswetenschappers complexe gegevensrelaties efficiënt kunnen uitdrukken.
Wetenschappelijk computergebruik
De mogelijkheden ervan strekken zich uit tot wetenschappelijk computergebruik, met name bij het oplossen van differentiaalvergelijkingen en het uitvoeren van matrixbewerkingen, die van vitaal belang zijn voor simulaties.
Machine Learning
Numpy is fundamenteel voor verschillende machine learning-bibliotheken zoals TensorFlow en Scikit-Learn, die efficiënte gegevensstructuren biedt voor trainingsmodellen.
Signaal/beeldverwerking
Bij signaal- en beeldverwerking vergemakkelijkt Numpy de weergave en transformatie van grote gegevensarrays, waardoor verbeteringen beter beheersbaar worden.
Beperkingen van Numpy
Ondanks zijn sterke punten heeft Numpy beperkingen.
Flexibiliteit
Een beperking is de verminderde flexibiliteit, omdat het zich primair richt op numerieke gegevenstypen. Deze specialisatie kan een nadeel zijn van toepassingen die verschillende gegevenstypen vereisen.
Niet-numerieke gegevens
De prestaties van Numpy zijn niet geoptimaliseerd voor niet-numerieke gegevenstypen, waardoor het minder geschikt is voor projecten met tekst of andere niet-numerieke vormen.
Prestaties op wijzigingen
Een andere beperking is de inefficiëntie in het omgaan met dynamische aanpassingen aan arrays. Het aanpassen van de grootte of vorm van een array kan vaak leiden tot vertraging van prestaties.
Installatie en importeren Numpy
Aan de slag met Numpy vereist een paar stappen.
Voorwaarden
Zorg ervoor dat u Python al op uw systeem hebt ingesteld voordat u Numpy installeert, omdat de bibliotheek speciaal is gebouwd voor gebruik met Python.
Installatiemethoden
U kunt Numpy installeren met Conda of Pip. Hier is hoe:
Pip gebruiken: Open uw terminal of opdrachtprompt en voer uit:
bashen
PIP Installeer Numpy
Conda gebruiken: Als u de voorkeur geeft aan conda, gebruikt u de volgende opdracht:
bashen
conda installeer numpy
Importeren
Na installatie is het importeren van Numpy in uw Python -code eenvoudig. Gebruik de volgende opdracht aan het begin van uw script:
Python
import numpy als NP
Deze praktijk volgt op de gemeenschapsconventie en stelt u in staat om “NP” als alias te gebruiken terwijl u toegang hebt tot numpy functies en functies.
