NumPy-Erste Schritte: Einstieg in die neue Welt der Datenverarbeitung

1. Installieren Sie NumPy

Installieren Sie NumPy im Terminal über den Pip-Befehl:

pip install numpy

2. NumPy importieren

Importieren Sie das NumPy-Modul im Python-Skript:

import numpy as np

3. Arrays erstellen und betreiben

Die Kern-Datenstruktur von NumPy ist ndarray, das eindimensionale, zweidimensionale oder sogar höherdimensionale Arrays erstellen kann:

# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建二维数组
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

4. Array-Eigenschaften und -Methoden

NumPy-Arrays verfügen über verschiedene Eigenschaften und Methoden zum Bearbeiten und Analysieren von Daten:

• Form: die Form (Dimension und Größe) des Arrays
• dtype: der Typ der Elemente im Array
• reshape: Ändere die Form des Arrays
• transpose: Array transponieren
• sum: Berechnen Sie die Summe der Array-Elemente
• Mittelwert: Berechnen Sie den Mittelwert von Array-Elementen

5. Array-Indizierung und Slicing

NumPy bietet flexible Indexierung und Slicing-Mechanismen für den einfachen Zugriff und die Änderung von Array-Elementen:

# 访问元素
print(arr[2])

# 切片
print(matrix[:, 1:])

6. Grundlegende mathematische Operationen

NumPy unterstützt grundlegende mathematische Operationen auf Arrays, wie Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division:

# 加法
result = arr + 1

# 乘法
product = matrix * 2

7. Datenübermittlung

Datenübertragung in NumPy ermöglicht die Durchführung mathematischer Operationen an Arrays unterschiedlicher Form und vereinfacht so die Verarbeitung großer Datensätze:

# 将标量广播到数组
print(arr + 5)

# 广播数组
print(matrix + arr)

8. Dateieingabe/-ausgabe

NumPy kann über die Funktionen np.load und np.save ganz einfach Arrays aus Dateien laden und speichern:

# 从文件中加载数组
data = np.load("data.npy")

# 保存数组到文件
np.save("output.npy", data)

9. Leistungsoptimierung

NumPy ist optimiert für die Leistung auf großen Arrays, und die Effizienz kann durch die Verwendung vektorisierter Operationen und NumPy-spezifischer Funktionen weiter verbessert werden:

• Verwenden Sie vektorisierte Operationen anstelle von Schleifen
• Vermeiden Sie unnötige Array-Kopien
• Nutzen Sie die Parallelisierungsfunktionen von NumPy

10. Erweiterte Funktionen

Zusätzlich zu den Grundoperationen bietet NumPy auch erweiterte Funktionen, wie zum Beispiel:

• Lineare Algebra-Operationen
• Fourier-Transformation
• Zufallszahlengenerierung
• Bildbearbeitung

Durch die Beherrschung dieser Kernkonzepte können Anfänger schnell mit NumPy loslegen und im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse noch leistungsfähiger werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNumPy-Erste Schritte: Einstieg in die neue Welt der Datenverarbeitung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!