Wie benutze ich Numpy für numerisches Computing in Python?

Wie kann man Numpy für das numerische Computing in Python verwenden? Die Kernfunktionalität dreht sich um das Objekt nDarray (N-dimensionales Array), eine leistungsstarke Datenstruktur, die einen effizienten Speicher und Manipulation großer Arrays numerischer Daten bietet. Hier ist eine Aufschlüsselung, wie Numpy effektiv verwendet wird:

1. Installation: Wenn Sie es nicht bereits haben, installieren Sie Numpy mit PIP: PIP Installieren Sie Numpy .

2. Importieren von Numpy: Beginnen Sie mit dem Importieren der Bibliothek: Numpy als NP importieren. Die als NP -konvention wird für die Kürze weit verbreitet.

3. Erstellen von Arrays: Numpy bietet verschiedene Möglichkeiten zum Erstellen von Arrays:

• Aus Listen: my_array = np.array ([1, 2, 3, 4, 5]) Erstellt ein 1D -Array. Verschachtelte Listen erstellen mehrdimensionale Arrays: my_matrix = np.Array ([[1, 2], [3, 4]) .
• Verwenden von Funktionen: np.zeros ((3, 4) Erstellt ein 3X4-Array, das mit Zögern gefüllt ist. np.ones ((2, 2)) erstellt ein 2x2 -Array von Einsen. np.arange (10) erstellt eine Sequenz von 0 bis 9. np.linspace (0, 1, 11) Erstellt 11 gleichmäßig verteilte Punkte zwischen 0 und 1. Array-Operationen: Numpys Stärke liegt in seiner Fähigkeit, Element-Operationen auf Arrays effizient auszuführen. Zum Beispiel:
  • my_array 2 zu jedem Element 2 hinzugefügt. Zugabe).
  • np.dot (my_array1, my_array2) führt die Matrixmultiplikation durch (für 2D -Arrays).

  5. Array Slicing and Indexierung: Zugriff auf Array -Elemente ist intuitiv: my_array [0] Ruft das erste Element ab, my_matrix [1, 0] Ruft das Element in der zweiten Zeile und in der ersten Spalte ab. Durch das Schneiden von Sub-Arrays: my_array [1: 4] Ruft Elemente von Index 1 bis 3 ab.

  6. Rundfunk: Numpys Broadcasting -Regeln ermöglichen den Betrieb zwischen Arrays verschiedener Formen unter bestimmten Bedingungen, vereinfachen Code und Verbesserung der Effizienz.

  7. Lineare Algebra: numpy liefert Funktionen für lineare Algebra -Operationen wie Matrix -Inversion ( np.linalg.inv () ), Eigenwertdekoration ( np.Linalg.eig () ) und Lösung von Lineargleichungen Lineargleichungen, Lineargleichungen Lineargleichungen löschen ( np.linalg.Solve () ). Hier sind einige der am häufigsten verwendeten:

  • np.array () : Die grundlegende Funktion zum Erstellen von Arrays. Zahlen.
  • np.reshape () : ändert die Form eines Arrays, ohne seine Daten zu ändern. np.min () : zur Berechnung statistischer Maßnahmen. Matrizen.
  • np.linalg.Solve () und np.linalg.inv () : zum Lösen linearer Gleichungen und Finden von Matrix -Inversen. Verarbeitung).
  • np.random.*: Funktionen zum Generieren von Zufallszahlen aus verschiedenen Verteilungen. Numpy? Sie können jedoch die Leistung weiter verbessern, um:
    • Vektorisierung: nach Möglichkeit explizite Schleifen vermeiden. Numpys Operationen werden von Natur aus vektorisiert, was bedeutet, dass sie auf einmal gleichzeitig in den Arrays arbeiten, viel schneller als die Iteration durch Elemente einzeln iteriert. np.float32 anstelle von np.float64 Wenn die Genauigkeit nicht kritisch ist), um die Speicherverwendung zu reduzieren und die Geschwindigkeit zu verbessern. Erwägen Sie, Speicher-Made-Arrays ( np.Memmap ) für sehr große Datensätze zu verwenden, die nicht vollständig in RAM passen. Code, der mit Numpy allein nicht ausreichend optimiert werden kann, überlegen Sie Numba (Just-in-Time-Zusammenstellung) oder Cython (kombiniert Python und C) für signifikante Beschleunigungen. Domänen:
      • Bildverarbeitung: Bilder als Numpy-Arrays ermöglichen eine effiziente Manipulation, Filterung und Transformation. Analyse: Numpy vereinfacht die Datenmanipulation, Reinigung und Analyse von Daten und ermöglicht effiziente statistische Berechnungen und Datenvisualisierung. Systeme, Lösung von Differentialgleichungen und Durchführung einer numerischen Analyse. Vielseitigkeit und eine große Reihe von Funktionen für eine Vielzahl von Anwendungen.

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