Numpy Array에서 수행 할 수있는 일반적인 작업은 무엇입니까?

Numpy는 배열에서 다양한 작업을 허용합니다. 1) 추가, 뺄셈, 곱셈 및 분할과 같은 기본 산술; 2) 매트릭스 곱셈과 같은 고급 작업; 3) 명백한 루프가없는 요소 현행 작업; 4) 데이터 조작을위한 배열 인덱싱 및 슬라이스; 5) Sum, Mean, Max 및 Min과 같은 집계 작업.

Python에서 데이터를 작업 할 때 Numpy는 스위스 군대의 도서관 나이프와 같습니다. 도구를 갖는 것이 아닙니다. 효과적으로 사용하는 방법을 아는 것입니다. 그렇다면 Numpy Array에서 수행 할 수있는 일반적인 작업은 무엇입니까? 이 수치 컴퓨팅 의이 강국을 탐색하고 탐색합시다.

Numpy Array는 엄청나게 다재다능하므로 쉽고 효율적으로 광범위한 작업을 수행 할 수 있습니다. 기본 산술에서보다 복잡한 조작에 이르기까지 가장 일반적인 작업 중 일부와이를 사용하는 방법을 살펴 봅니다.

Numpy 어레이의 산술 작업은 올만큼 간단합니다. 배열을 요소별로 추가, 빼기, 곱하기 및 분류 할 수 있습니다. 이는 대형 데이터 세트를 처리 할 때 큰 시간을 절약 할 수 있습니다. 시작하는 빠른 예입니다.

 NUMPY를 NP로 가져옵니다

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

# 요소 별 추가
result_add = ab
print ( "첨가 :", result_add)

# 요소 별 뺄셈
result_sub = a -b
print ( "subtraction :", result_sub)

# 요소 별 곱셈
result_mul = a * b
print ( "곱셈 :", result_mul)

# 요소 별 부서
result_div = a / b
print ( "division :", result_div)

이 단순성은 Numpy를 강력하게 만드는 것의 일부입니다. 그러나 그것은 단지 기본적인 산술에 관한 것이 아닙니다. Numpy를 사용하면 선형 대수 및 기계 학습과 같은 작업에 중요한 Matrix Multiplication과 같은보다 고급 수학 작업을 수행 할 수 있습니다. 다음은 다음과 같은 방법입니다.

 # 매트릭스 곱셈
matrix_a = np.array ([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array ([[5, 6], [7, 8]])

result_matmul = np.matmul (matrix_a, matrix_b)
print ( "매트릭스 곱셈 : \ n", result_matmul)

Numpy에 대해 내가 좋아하는 것 중 하나는 명백한 루프가 필요없이 전체 배열에서 요소 별 작업을 수행하는 능력입니다. 이것은 코드를 깨끗하게 만들뿐만 아니라 특히 대형 데이터 세트의 계산 속도를 크게 높입니다. 그러나 이것이 효율적이지만 배열 모양과 방송 규칙에주의를 기울이지 않으면 예상치 못한 결과로 이어질 수 있습니다.

또 다른 필수 작업은 배열 인덱싱 및 슬라이스입니다. 여기에서 창의적인 방식으로 데이터를 조작하기 시작할 수 있습니다. 특정 요소를 추출하거나 데이터를 재구성하든 Numpy는 쉽게 만듭니다. 설명 할 예는 다음과 같습니다.

 # 배열 인덱싱 및 슬라이싱
arr = np.array ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 처음 세 요소를 얻으십시오
First_three = ARR [: 3]
인쇄 ( "첫 세 요소 :", First_three)

# 색인 1에서 시작하는 다른 모든 요소를 ​​가져옵니다
Every_other = ARR [1 :: 2]
인쇄 ( "모든 요소 :", Every_other)

# 배열을 재구성하십시오
Reshaped = arr.reshape (2, 5)
print ( "재 형성 배열 : \ n", 재 형성)

Numpy와 함께 작업 할 때는 평균, 합계 계산 또는 최대 및 최소 값을 찾는 등 데이터를 집계 해야하는 경우가 종종 있습니다. 이러한 작업은 일반적 일뿐 만 아니라 Numpy에서도 매우 효율적입니다. 당신이 할 수있는 방법은 다음과 같습니다.

 # 집계 작업
data = np.array ([1, 2, 3, 4, 5])

# 모든 요소의 합계
total_sum = np.sum (데이터)
print ( "sum :", total_sum)

# 모든 요소의 평균
mean_value = np.mean (데이터)
print ( "평균 :", mean_value)

# 최대 값
max_value = np.max (데이터)
print ( "maximum :", max_value)

# 최소 값
min_value = np.min (데이터)
print ( "최소 :", min_value)

Numpy와 함께 만난 함정 중 하나는 방송입니다. 다양한 모양의 배열에서 작업을 수행하는 것은 엄청나게 강력하지만 올바르게 얻는 것은 까다로울 수 있습니다. 조심하지 않으면 예상치 못한 결과로 끝날 수 있습니다. 배열 모양을 항상 두 번 확인하고 이러한 문제를 피하기 위해 방송이 어떻게 작동하는지 이해하십시오.

고려해야 할 또 다른 측면은 메모리 관리입니다. Numpy Array는 특히 대형 데이터 세트의 경우 Python 목록보다 메모리 효율적입니다. 그러나이 효율성은 경고와 함께 제공됩니다. 멍청한 배열을 수정하면 배열의 뷰와 사본간에 메모리가 공유되는 방식을 알지 못하면 때때로 예상치 못한 동작으로 이어질 수 있습니다. 의도하지 않은 데이터 변경을 방지하기 위해보기 나 사본으로 작업하는지 항상 염두에 두십시오.

결론적으로 Numpy 어레이는 데이터 작업 방식을 변환 할 수있는 풍부한 작업 세트를 제공합니다. 간단한 산술에서 복잡한 조작에 이르기까지 핵심은 이러한 작업을 사용하는 방법뿐만 아니라 사용시기를 이해하는 것입니다. 다양한 작업을 실험하고 성능을 주시하며 방송 및 메모리 관리와 같은 잠재적 인 함정을 항상 알고 있어야합니다. 실제로 Numpy가 데이터 과학 툴킷에서 필수 도구가된다는 것을 알 수 있습니다.

위 내용은 Numpy Array에서 수행 할 수있는 일반적인 작업은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!