Programmation serveur Python : calcul numérique avec NumPy

En tant que langage de programmation efficace, facile à apprendre et évolutif, Python présente également des avantages en matière de programmation côté serveur. En termes de traitement de données et de calculs numériques, la bibliothèque NumPy en Python fournit des fonctions puissantes qui peuvent grandement améliorer la vitesse de traitement et l'efficacité de Python côté serveur.

Dans cet article, nous allons vous présenter comment programmer en Python côté serveur et effectuer des calculs numériques à l'aide de NumPy. Nous passerons en revue les concepts de base de NumPy et fournirons des exemples de programmes pour vous aider à mieux comprendre comment l'utiliser pour effectuer des calculs numériques.

1. Qu'est-ce que NumPy ?

NumPy est une bibliothèque Python qui fournit un grand nombre d'outils et de fonctions mathématiques pour traiter et calculer des données numériques. Le but de NumPy est de devenir la bibliothèque de base des calculs numériques en Python. Il permet aux utilisateurs d'effectuer des calculs numériques à l'aide d'opérations de tableau efficaces et fournit une variété de fonctions mathématiques telles que le tri rapide, la génération de nombres aléatoires et les E/S de fichiers.

NumPy introduit un nouveau type de données - "ndarray", c'est-à-dire un tableau à n dimensions (tableau à N dimensions), également connu sous le nom de tableau NumPy. Il s'agit d'un tableau multidimensionnel composé d'éléments du même type et peut stocker non seulement des données numériques mais également tout autre type de données.

2. Comment installer NumPy ?

Vous pouvez utiliser pip pour installer NumPy, qui est un gestionnaire de packages en Python qui peut nous aider à installer et mettre à niveau rapidement les bibliothèques. Vous pouvez utiliser le code suivant dans la commande du terminal pour installer NumPy :

pip install numpy

3 Créer un tableau NumPy

En Python, nous pouvons utiliser la bibliothèque NumPy pour créer plusieurs-. objets de tableau dimensionnel. Voici les différentes manières de créer un tableau NumPy :

1 Utiliser des listes en Python

Vous pouvez utiliser des listes en Python pour créer un tableau NumPy. Voici un exemple :

import numpy as np

my_list = [1, 2, 3]
my_array = np.array(my_list)

Sortie :

[1 2 3]

2. Utiliser les fonctions dans NumPy

Dans la bibliothèque NumPy, il existe de nombreuses façons de créer arrays Fonctions, telles que la fonction « arange() », qui crée un tableau en utilisant une syntaxe similaire à la fonction range() en Python. Voici un exemple :

import numpy as np

my_array = np.arange(10)

Sortie :

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

3. Utilisation de fonctions aléatoires

NumPy fournit également des fonctions aléatoires qui peuvent être utilisées pour générer Tableau de nombres aléatoires. Voici un exemple :

import numpy as np

my_random_array = np.random.rand(5)

Sortie :

[0.94326482 0.19496915 0.80260931 0.28997978 0.2489395 ]

4. Fonctionnement des tableaux NumPy

La bibliothèque NumPy fournit des fonctions puissantes pour faire fonctionner les tableaux. . Peut être utilisé pour différents calculs mathématiques et traitements de données. Voici quelques fonctions couramment utilisées pour faire fonctionner des tableaux :

1 Addition et soustraction de tableaux

Les tableaux NumPy peuvent être ajoutés et soustraits, comme indiqué ci-dessous :

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])

c = a + b
d = a - b

print(c)
print(d)

. # 🎜🎜#Sortie :

[5 7 9]
[-3 -3 -3]

2. Multiplication et division de tableaux

Les tableaux NumPy peuvent être multipliés et divisés comme suit :

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])

c = a * b
d = a / b

print(c)
print(d)

Output ：

[ 4 10 18]
[0.25 0.4  0.5 ]

3. Transposition des tableaux

Vous pouvez utiliser la fonction « transpose() » de NumPy pour effectuer l'opération de transposition du tableau, comme indiqué ci-dessous :

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.transpose(a)

print(b)

Sortie :

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

5. Utilisez NumPy pour les opérations mathématiques

La bibliothèque NumPy fournit de nombreuses fonctions mathématiques qui peuvent être utilisées pour effectuer diverses opérations mathématiques sur les tableaux. Voici quelques fonctions mathématiques couramment utilisées :

1. Opération d'exponentiation

Vous pouvez utiliser la fonction "power()" dans la bibliothèque NumPy pour effectuer des opérations d'exponentiation, comme indiqué. ci-dessous :

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.power(a, 2)

print(b)

Sortie :

[1 4 9]

2 Trouvez la racine carrée

Vous pouvez utiliser la fonction "sqrt()" dans la bibliothèque NumPy. pour effectuer l'opération de racine carrée, comme suit. Montré :

import numpy as np

a = np.array([4,9,16])
b = np.sqrt(a)

print(b)

Sortie :

[2. 3. 4.]

3. La recherche de la fonction exponentielle

peut être effectuée à l'aide de la touche Fonction "exp()" dans la bibliothèque NumPy Opération exponentielle, comme indiqué ci-dessous :

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.exp(a)

print(b)

Sortie :

[ 2.71828183  7.3890561  20.08553692]

6. Utilisez NumPy pour traiter de grandes quantités de données #🎜🎜 #

Pour le développement côté serveur, la vitesse et l'efficacité du traitement des données sont très importantes. L'utilisation de NumPy peut nous aider à traiter de grandes quantités de données rapidement et efficacement. Ce qui suit est un exemple de programme pour calculer les valeurs statistiques​​de certaines grandes quantités de données :

import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.rand(1000000)

# 计算平均值和方差
mean = np.mean(data)
variance = np.var(data)

print('平均值：{}'.format(mean))
print('数据方差：{}'.format(variance))

Sortie :

平均值：0.500170053072905
数据方差：0.08331254680620618

7. 🎜#NumPy est Python Une bibliothèque très utile qui fournit de nombreuses fonctions et outils mathématiques puissants qui peuvent nous aider à mieux traiter les données numériques. Grâce à NumPy, vous pouvez calculer rapidement des formules mathématiques complexes et traiter de grandes quantités de données, améliorant ainsi la vitesse et l'efficacité du développement côté serveur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!