NumPy 시작하기: 데이터 처리의 스위스 군용 칼

NumPy(Numerical python)는 과학 컴퓨팅 및 데이터 처리를 위한 고급 tools를 제공하는 강력한 Python 라이브러리입니다. 다차원 배열(n차원 배열이라고 함)을 처리하는 능력으로 잘 알려져 있어 데이터 과학자, 연구원 및 엔지니어가 선택하는 도구입니다.

설치 및 가져오기

Python과 함께 NumPy를 사용하려면 pip를 사용하여 설치하세요.

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그런 다음 코드로 가져옵니다.

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기본 데이터 유형

NumPy는 다음을 포함하여 다양한 유형의 데이터를 저장하는 다양한 데이터 유형을 제공합니다.

• 정수 유형: int8, int16, int32 및 int64
• 부동 소수점 유형: float16, float32 및 float64
• 복수 유형: complex64 및 complex128
• 부울 유형: bool

배열 만들기

NumPy 배열은 다차원 데이터를 나타내는 객체입니다. 다음을 사용하여 배열을 만들 수 있습니다.

• 목록 또는 튜플에서: np.array()
• 스칼라 값에서: np.full() 和 np.ones()
• 파일에서: np.loadtxt()
• NumPy 기능 사용: np.arange()、np.linspace() 和 np.random.rand()

배열 작업

NumPy는 다음을 포함한 광범위한 배열 조작 기능을 제공합니다.

• 산술 연산: 더하기(+), 빼기(-), 곱하기(*) 및 나누기(/)
• 논리 연산: 같음(==), 같지 않음(!=), 초과(>) 및 미만(<)
• 배열 연산: 합계, 평균, 최대값 및 최소값 ​​
• 부울 마스크: 배열에서 요소 선택

인덱싱 및 슬라이싱

인덱싱 및 슬라이싱을 사용하여 배열의 요소에 액세스할 수 있습니다.

• 색인: 대괄호 사용()[]
• 슬라이스: 콜론() 사용:

방송

브로드캐스팅은 다양한 모양의 배열에서 요소별 작업을 수행할 수 있게 해주는 NumPy의 강력한 기능입니다.

기타 유용한 기능

배열 작업 외에도 NumPy는 다음과 같은 다양한 유용한 기능을 제공합니다.

• 선형 대수학: 행렬 곱셈, 고유값 및 고유벡터
• 난수 생성: 다양한 분포에서 난수 생성
• 파일 입력/출력: 배열 저장 및 로드
• 최적화: 최적화도구 과학 컴퓨팅용

예

다음은 NumPy를 사용하여 간단한 통계를 계산하는 예입니다.

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결론

NumPy는 광범위한 데이터 처리 기능을 제공하는 다재다능하고 강력한 도구입니다. 사용 편의성, 효율성 및 성능 덕분에 과학 컴퓨팅 및

데이터 분석을 위한 최고의 도구입니다.

위 내용은 NumPy 시작하기: 데이터 처리의 스위스 군용 칼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!