Python의 numpy 라이브러리에 대한 자세한 설명

Python은 강력한 프로그래밍 언어로, 특히 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 인기가 높습니다. 파이썬에서는 데이터 분석과 수학적 계산이 필수적인 부분이며, Numpy 라이브러리는 매우 중요한 도구 중 하나입니다.

numpy 라이브러리는 과학 컴퓨팅 및 수치 분석에 특별히 사용되는 Python 플러그인입니다. 수학 함수의 연산을 위해 효율적인 다차원 배열 객체와 다양한 파생 객체(예: 마스크된 배열 및 행렬)를 제공하고 디스크에서 데이터를 효율적으로 읽고 쓸 수 있습니다.

다음은 numpy 라이브러리의 몇 가지 중요한 기능입니다.

1. 빠른 배열 작업: numpy의 핵심은 Python에서 효율적인 작업을 가능하게 하는 배열 개체입니다.
2. 풍부한 과학 컴퓨팅 라이브러리: numpy는 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석에 사용되는 라이브러리이므로 선형 대수, 푸리에 변환, 난수 생성 등과 같은 효율적인 수학 함수 및 알고리즘을 많이 제공합니다.
3. 교차 플랫폼 지원: numpy의 코드는 여러 운영 체제와 하드웨어에서 실행됩니다.
4. 대규모 데이터세트 지원: Numpy는 대규모 데이터세트 처리에 탁월한 지원을 제공합니다. 다차원 데이터를 처리할 수 있고 배열의 인덱싱 및 슬라이싱을 지원하므로 프로그램이 여러 변수에 걸쳐 있는 대규모 데이터 세트를 더 쉽게 처리할 수 있습니다.
5. 확장 라이브러리 지원: numpy는 풍부한 확장 라이브러리를 지원하는 라이브러리입니다. 다른 많은 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석 도구는 numpy 라이브러리를 기반으로 합니다.

numpy 라이브러리에서 가장 중요한 기능 중 하나는 다차원 배열 객체입니다. 이러한 객체를 ndarray라고 하며 numpy 라이브러리의 핵심 데이터 구조입니다. ndarray는 동일한 유형의 데이터 요소로 구성된 n차원 배열과 배열과 관련된 차원 및 모양의 두 부분으로 구성됩니다. ndarray의 크기와 모양은 모양 속성을 통해 얻을 수 있습니다. ndarray 유형의 정의는 다음과 같습니다.

import numpy as np

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

# 输出结果:
# [1 2 3 4 5]

보시다시피 numpy 배열은 Python 목록을 통해 생성됩니다.

행렬과 벡터의 계산은 numpy 라이브러리를 통해 매우 간단할 수 있습니다.

import numpy as np

# 矩阵相乘
a = np.array([[1,2], [3,4]])
b = np.array([[-1,-2], [-3,-4]])
print(np.dot(a,b))

# 向量运算
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array([2,2,2,2,2])
print(a + b)

# 输出结果:
# [[-7, -10], [-15, -22]]
# [3 4 5 6 7]

numpy 라이브러리는 로그 함수, 삼각 함수, 거듭제곱 함수, 지수 함수 등과 같은 풍부한 수학 함수도 제공합니다. 이 함수는 numpy 배열의 모든 요소에서 작동합니다.

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.log(a))
print(np.sin(a))
print(np.multiply(a, a))

# 输出结果:
# [[0.         0.69314718], [1.09861229 1.38629436]]
# [[0.84147098 0.90929743], [0.14112001 -0.7568025 ]]
# [[ 1  4], [ 9 16]]

numpy 라이브러리는 인덱싱, 슬라이싱, 비교 및 ​​정렬과 같은 몇 가지 기본 배열 작업도 제공합니다. 이러한 기본 배열 작업을 통해 사용자는 배열에 대한 다양한 기본 논리 작업을 수행할 수 있습니다.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 切片数组
a = arr[:,1]
# 索引数组
b = arr[1]
# 与标量比较
c = arr > 2
# 对列进行排序
d = arr[arr[:, 1].argsort()]

print(a)
print(b)
print(c)
print(d)

# 输出结果
# [2 4 6]
# [3 4]
# [[False False], [ True  True], [ True  True]]
# [[1 2], [5 6], [3 4]]

위의 예에서 볼 수 있듯이 numpy 라이브러리는 대규모 배열 및 행렬을 처리하는 데 매우 적합하고 효율적인 수학 함수, 행렬 연산 및 배열 연산을 제공하며 Python 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 우수한 기본 라이브러리 지원을 제공합니다.

위 내용은 Python의 numpy 라이브러리에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!