Menyahsulit perpustakaan numpy: mendedahkan prinsip algoritma dan mekanisme kerja di belakangnya

Nyahsulit perpustakaan numpy: Dedahkan prinsip algoritma dan mekanisme kerja di belakangnya

Dengan perkembangan pesat teknologi, sains data telah menjadi bidang yang sangat penting. Antaranya, pemprosesan dan analisis data adalah pautan teras dalam sains data. Selain itu, apabila jumlah data menjadi lebih besar dan lebih besar, kelajuan pemprosesan data telah menjadi isu yang tidak boleh diabaikan.

Dalam bidang sains data, Python adalah salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling biasa digunakan. Sebagai salah satu perpustakaan pemprosesan data yang paling penting dalam Python, perpustakaan numpy digunakan secara meluas dalam sains data.

Artikel ini akan menumpukan pada perpustakaan numpy dan mendedahkan prinsip algoritma dan mekanisme kerja di belakangnya. Pada masa yang sama, contoh kod khusus membantu pembaca memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang senario penggunaan dan aplikasi numpy.

1. Pengenalan kepada numpy

Nama penuh numpy ialah Numerical Python, iaitu perpustakaan pengiraan matematik berdasarkan bahasa Python. Numpy menyediakan struktur data tatasusunan berbilang dimensi berprestasi tinggi, dan menyediakan sejumlah besar fungsi matematik berdasarkannya, yang boleh digunakan untuk melakukan pelbagai pengiraan saintifik.

Numpy pada asalnya dibangunkan oleh Jim Hugunin, dan terasnya ditulis dalam bahasa C. Oleh itu, numpy bukan sahaja mempunyai kemudahan penggunaan bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi Python, tetapi juga mempunyai kecekapan bahasa C.

2. Tatasusunan Numpy

Tatasusunan dalam numpy, juga dipanggil ndarray, ialah struktur data tatasusunan berbilang dimensi. Dalam numpy, objek ndarray boleh menjadi satu dimensi atau berbilang dimensi. Tatasusunan Numpy mempunyai ciri-ciri berikut:

1 Jenis yang sama: Unsur dalam ndarray mestilah daripada jenis yang sama.

2. Saiz tetap: Saiz objek ndarray adalah tetap, iaitu, apabila tatasusunan dibuat, selepas saiz tatasusunan ditentukan, saiz tatasusunan tidak boleh diubah.

3 Menyokong operasi vektorisasi: Operasi vektorisasi dalam numpy boleh melakukan operasi pada keseluruhan tatasusunan tanpa perlu melakukan operasi yang sama untuk setiap elemen dalam tatasusunan melalui gelung.

4 Kecekapan: Oleh kerana lapisan bawah numpy ditulis dalam bahasa C, kecekapan pemprosesannya sangat tinggi.

Berikut ialah beberapa operasi biasa pada tatasusunan numpy:

1. Mencipta tatasusunan

Menggunakan numpy, anda boleh mencipta tatasusunan melalui fungsi np.array(). Fungsi np.array() boleh menerima senarai Python atau tuple sebagai input dan mengembalikan objek ndarray.

Kod sampel:

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

Hasil keluaran:

[1 2 3]

2. Bentuk dan saiz tatasusunan

Dalam numpy, anda boleh menggunakan atribut bentuk untuk mendapatkan bentuk tatasusunan, atau anda boleh menggunakan atribut ndarray.size untuk mendapatkan bilangan elemen dalam tatasusunan.

Kod sampel:

import numpy as np

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

Hasil keluaran:

(2, 3)
6

3. Akses tatasusunan

Dalam numpy, elemen dalam tatasusunan boleh diakses melalui pengindeksan. Untuk tatasusunan berbilang dimensi, anda boleh menggunakan koma untuk memisahkan indeks.

Kod sampel:

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

Hasil output:

2

3. Prinsip algoritma dan mekanisme kerja dalam numpy

Algoritma teras dan mekanisme perpustakaan numpy dibahagikan kepada dua bahagian: struktur data dan pelaksanaan bahasa C. Struktur data merujuk kepada objek ndarray dalam numpy, yang merupakan tatasusunan berbilang dimensi yang dilaksanakan dalam bahasa C. Algoritma teras yang dilaksanakan dalam bahasa C ialah jaminan kecekapan numpy.

Pelaksanaan bahasa C dalam numpy berfungsi dalam penterjemah Python. Apabila pengguna memanggil fungsi dalam perpustakaan numpy, jurubahasa Python akan menghantar data dan fungsi ke perpustakaan numpy Dalam perpustakaan numpy, kod bahasa C akan menghantar struktur data ndarray kepada algoritma dan perpustakaan matematik yang sepadan.

Memandangkan banyak fungsi teras dalam perpustakaan numpy dilaksanakan dalam bahasa C, perpustakaan numpy jauh lebih cekap daripada kod Python tulen apabila memproses data berskala besar. Ini kerana Python ialah bahasa yang ditafsirkan dan kod tersebut perlu dihuraikan dan disusun semasa pelaksanaan. Bahasa C ialah bahasa yang disusun, jadi semasa proses pelaksanaan, kod bahasa C ditukar terus kepada kod mesin, menjadikannya lebih cekap.

Satu lagi sebab penting mengapa perpustakaan numpy bergantung pada bahasa C ialah bahasa C mempunyai perpustakaan operasi matematik yang kaya dan sokongan perkakasan asas. Ini membolehkan pengiraan dalam perpustakaan numpy menjadi perkakasan dipercepatkan dan lebih cekap. Kecekapan perpustakaan numpy adalah salah satu sebab mengapa Python digunakan dalam bidang sains data.

4. Senario aplikasi numpy

Perpustakaan numpy digunakan secara meluas dalam bidang sains data. Berikut adalah beberapa senario aplikasi biasa perpustakaan numpy dalam bidang sains data:

1. Pengiraan matematik

Pustaka numpy menyediakan banyak fungsi matematik yang boleh digunakan untuk melakukan pelbagai pengiraan saintifik, seperti pendaraban matriks dan penambahan matriks . , lilitan dan transformasi Fourier, dsb.

2. Pemprosesan data

Pustaka numpy menyediakan banyak fungsi untuk memproses data, seperti pengisihan tatasusunan, penapisan, memadamkan nilai pendua, dsb.

3. Statistik dan Pemodelan

Pustaka numpy mempunyai banyak fungsi untuk analisis dan pemodelan statistik, seperti regresi linear, taburan normal, dsb.

4. Penggambaran Data

Tatasusunan dalam perpustakaan numpy boleh digunakan sebagai data input untuk perpustakaan visualisasi data seperti matplotlib untuk melukis grafik.

5

Pustaka numpy ialah salah satu pustaka pemprosesan dan analisis data yang paling penting dalam Python. Ia dilaksanakan berdasarkan bahasa C dan menyediakan struktur data tatasusunan berbilang dimensi yang cekap dan pelbagai fungsi matematik, pemprosesan, statistik dan pemodelan.

Melalui pengenalan artikel ini, kita boleh mempunyai pemahaman yang lebih komprehensif tentang prinsip algoritma dan mekanisme kerja di sebalik perpustakaan numpy Pada masa yang sama, kita juga boleh mempunyai pemahaman yang lebih mendalam tentang senario penggunaan dan kaedah aplikasi numpy. perpustakaan.

Atas ialah kandungan terperinci Menyahsulit perpustakaan numpy: mendedahkan prinsip algoritma dan mekanisme kerja di belakangnya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!