Décrypter la bibliothèque numpy : révéler les principes de l'algorithme et les mécanismes de fonctionnement qui la sous-tendent

Décryptez la bibliothèque numpy : révélez les principes de l'algorithme et les mécanismes de fonctionnement qui la sous-tendent

Avec le développement rapide de la technologie, la science des données est devenue un domaine extrêmement important. Parmi eux, le traitement et l’analyse des données sont les maillons essentiels de la science des données. De plus, à mesure que la quantité de données devient de plus en plus importante, la vitesse de traitement des données est devenue un problème incontournable.

Dans le domaine de la science des données, Python est l'un des langages de programmation les plus couramment utilisés. En tant que l'une des bibliothèques de traitement de données les plus importantes de Python, la bibliothèque numpy est largement utilisée en science des données.

Cet article se concentrera sur la bibliothèque numpy et révélera les principes de l'algorithme et les mécanismes de fonctionnement qui la sous-tendent. Dans le même temps, des exemples de code spécifiques aident les lecteurs à mieux comprendre les scénarios d'utilisation et d'application de numpy.

1. Introduction à numpy

Le nom complet de numpy est Numerical Python, qui est une bibliothèque de calcul mathématique basée sur le langage Python. Numpy fournit une structure de données de tableau multidimensionnelle haute performance et fournit un grand nombre de fonctions mathématiques basées sur celle-ci, qui peuvent être utilisées pour effectuer une variété de calculs scientifiques.

Numpy a été développé à l'origine par Jim Hugunin et son noyau est écrit en langage C. Par conséquent, numpy a non seulement la facilité d'utilisation du langage de programmation de haut niveau de Python, mais a également l'efficacité du langage C.

2. Tableau Numpy

Array dans numpy, également appelé ndarray, est une structure de données de tableau multidimensionnel. Dans numpy, les objets ndarray peuvent être unidimensionnels ou multidimensionnels. Les tableaux Numpy ont les caractéristiques suivantes :

1. Même type : Les éléments de ndarray doivent être du même type.

2. Taille fixe : la taille de l'objet ndarray est fixe, c'est-à-dire que lorsque le tableau est créé, une fois la taille du tableau définie, la taille du tableau ne peut pas être modifiée.

3. Prise en charge des opérations de vectorisation : l'opération de vectorisation dans numpy peut effectuer une opération sur l'ensemble du tableau sans avoir besoin d'effectuer la même opération pour chaque élément du tableau via une boucle.

4. Efficacité : Étant donné que la couche inférieure de numpy est écrite en langage C, son efficacité de traitement est très élevée.

Voici quelques opérations courantes sur les tableaux numpy :

1. Création de tableaux

En utilisant numpy, vous pouvez créer des tableaux via la fonction np.array(). La fonction np.array() peut recevoir une liste ou un tuple Python en entrée et renvoyer un objet ndarray.

Exemple de code :

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr)

Résultat de sortie :

[1 2 3]

2. Forme et taille du tableau

Dans numpy, vous pouvez utiliser l'attribut shape pour obtenir la forme du tableau, ou vous pouvez utiliser l'attribut ndarray.size pour obtenir le nombre d'éléments dans le tableau.

Exemple de code :

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)
print(arr.size)

Résultat de sortie :

(2, 3)
6

3. Accès au tableau

Dans numpy, les éléments du tableau sont accessibles via l'indexation. Pour les tableaux multidimensionnels, vous pouvez utiliser des virgules pour séparer les indices.

Exemple de code :

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr[0,1])

Résultat de sortie :

2

3. Principes de l'algorithme et mécanismes de fonctionnement dans numpy

Les algorithmes et mécanismes de base de la bibliothèque numpy sont divisés en deux parties : la structure des données et l'implémentation du langage C. La structure des données fait référence à l'objet ndarray dans numpy, qui est un tableau multidimensionnel implémenté en langage C. L'algorithme de base implémenté en langage C est la garantie d'efficacité de numpy.

L'implémentation du langage C dans numpy fonctionne dans l'interpréteur Python. Lorsque l'utilisateur appelle une fonction dans la bibliothèque numpy, l'interpréteur Python transmettra les données et la fonction à la bibliothèque numpy. Dans la bibliothèque numpy, le code du langage C transmettra la structure de données ndarray à l'algorithme et à la bibliothèque mathématique correspondants.

Étant donné que de nombreuses fonctions principales de la bibliothèque numpy sont implémentées en langage C, la bibliothèque numpy est beaucoup plus efficace que le code Python pur lors du traitement de données à grande échelle. En effet, Python est un langage interprété et le code doit être analysé et compilé lors de l'exécution. Le langage C est un langage compilé, donc lors du processus d'exécution, le code du langage C est directement converti en code machine, ce qui le rend plus efficace.

Une autre raison importante pour laquelle la bibliothèque numpy s'appuie sur le langage C est que le langage C dispose d'une riche bibliothèque d'opérations mathématiques et d'un support matériel sous-jacent. Cela permet aux calculs dans la bibliothèque numpy d'être accélérés matériellement et plus efficaces. L'efficacité de la bibliothèque numpy est l'une des raisons pour lesquelles Python est utilisé dans le domaine de la science des données.

4. Scénarios d'application de numpy

La bibliothèque numpy est largement utilisée dans le domaine de la science des données. Voici quelques scénarios d'application courants de la bibliothèque numpy dans le domaine de la science des données :

1. Calculs mathématiques

La bibliothèque numpy fournit de nombreuses fonctions mathématiques qui peuvent être utilisées pour effectuer divers calculs scientifiques, tels que la multiplication matricielle et l'addition matricielle. , convolution et transformée de Fourier, etc.

2. Traitement des données

La bibliothèque numpy fournit de nombreuses fonctions pour traiter les données, telles que le tri des tableaux, le filtrage, la suppression des valeurs en double, etc.

3. Statistiques et modélisation

La bibliothèque numpy possède de nombreuses fonctions d'analyse et de modélisation statistiques, telles que la régression linéaire, la distribution normale, etc.

4. Visualisation des données

Les tableaux de la bibliothèque numpy peuvent être utilisés comme données d'entrée pour les bibliothèques de visualisation de données telles que matplotlib pour dessiner des graphiques.

5.Résumé

La bibliothèque numpy est l'une des bibliothèques de traitement et d'analyse de données les plus importantes en Python. Il est implémenté sur la base du langage C et fournit des structures de données de tableau multidimensionnelles efficaces et diverses fonctions mathématiques, de traitement, statistiques et de modélisation.

Grâce à l'introduction de cet article, nous pouvons avoir une compréhension plus complète des principes de l'algorithme et des mécanismes de fonctionnement derrière la bibliothèque numpy. En même temps, nous pouvons également avoir une compréhension plus approfondie des scénarios d'utilisation et des méthodes d'application de numpy. bibliothèque.

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