Guide de démarrage NumPy : entrer dans le nouveau monde du traitement des données

1. Installez NumPy

Installez NumPy dans le terminal via la commande pip :

pip install numpy

2. Importer NumPy

Importez le module NumPy dans le script python :

import numpy as np

3. Créer et exploiter des tableaux

La structure de données centrale de NumPy est ndarray, qui peut créer des tableaux unidimensionnels, bidimensionnels ou même de dimension supérieure :

# 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. Propriétés et méthodes des tableaux

Les tableaux NumPy ont diverses propriétés et méthodes pour manipuler et analyser les données :

• shape : la forme (dimension et taille) du tableau
• dtype : le type d'éléments dans le tableau
• reshape : change la forme du tableau
• transpose : transpose le tableau
• sum : calcule la somme des éléments du tableau
• mean : Calculez la moyenne des éléments du tableau

5. Indexation et découpage des tableaux

NumPy fournit des mécanismes flexibles d'indexation et de découpage pour accéder et modifier facilement les éléments du tableau :

# 访问元素
print(arr[2])

# 切片
print(matrix[:, 1:])

6.Opérations mathématiques de base

NumPy prend en charge les opérations mathématiques de base sur les tableaux, telles que l'addition, la soustraction, la multiplication et la division :

# 加法
result = arr + 1

# 乘法
product = matrix * 2

7. Diffusion de données

La diffusion de données dans NumPy permet d'effectuer des opérations mathématiques sur des tableaux de formes différentes, simplifiant ainsi le traitement de grands ensembles de données :

# 将标量广播到数组
print(arr + 5)

# 广播数组
print(matrix + arr)

8. Entrée/sortie de fichier

NumPy peut facilement charger et enregistrer des tableaux à partir de fichiers via les fonctions np.load et np.save :

# 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. Optimisation des performances

NumPy est optimisé pour les performances sur de grands tableaux, et l'efficacité peut être encore améliorée en utilisant des opérations vectorisées et des fonctions spécifiques à NumPy :

• Utilisez des opérations vectorisées au lieu de boucles
• Évitez les copies de tableau inutiles
• Utilisez les fonctions de parallélisation de NumPy

10. Fonctions avancées

En plus des opérations de base, NumPy propose également des fonctions plus avancées, telles que :

• Opérations d'algèbre linéaire
• Transformation de Fourier
• Génération de nombres aléatoires
• Traitement d'image

En maîtrisant ces concepts de base, les débutants peuvent rapidement se lancer avec NumPy et devenir encore plus puissants dans le domaine du traitement et de l'analyse des données.

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!