Το Numpy είναι μια θεμελιώδη βιβλιοθήκη στο οικοσύστημα Python που ενισχύει σημαντικά τον χειρισμό των δεδομένων και τον επιστημονικό υπολογισμό. Παρέχοντας ισχυρά εργαλεία για υπολογισμούς υψηλής απόδοσης, ξεκλειδώνει τη δυνατότητα αποτελεσματικών αριθμητικών λειτουργιών, καθιστώντας τα σύνθετα καθήκοντα πιο διαχειρίσιμα σε πεδία που κυμαίνονται από την επιστήμη των δεδομένων έως την τεχνητή νοημοσύνη.
Τι είναι το Numpy;
Το Numpy, σύντομο για το αριθμητικό Python, είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για να διευκολύνει μια ποικιλία μαθηματικών και επιστημονικών υπολογισμών στην Python. Οι δυνατότητές του επεκτείνονται στον χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων και την αποτελεσματική εκτέλεση πολύπλοκων υπολογισμών. Με χαρακτηριστικά που εξορθολογίζουν τη χειραγώγηση των δεδομένων και τα μαθηματικά καθήκοντα, ο Numpy χρησιμεύει ως κρίσιμος πυλώνας για πολλές επιστημονικές και αναλυτικές βιβλιοθήκες στην Python.
Λειτουργίες
Το Numpy παρέχει λειτουργίες υψηλού επιπέδου που επιτρέπουν στους χρήστες να εργάζονται με πολυδιάστατες συστοιχίες και μήτρες. Η βιβλιοθήκη υποστηρίζει ένα εκτεταμένο φάσμα μαθηματικών λειτουργιών, καθιστώντας την κατάλληλη για διάφορες εφαρμογές που απαιτούν αυστηρό υπολογισμό και ανάλυση δεδομένων.
Ιστορία
Το Numpy προέρχεται το 2005, εξελίσσεται από μια προηγούμενη βιβλιοθήκη που ονομάζεται Numeric. Από τότε, έχει αναπτυχθεί μέσω συνεισφορών από την επιστημονική κοινότητα, βελτιώνοντας συνεχώς τις προσφορές της και διατηρώντας τη συνάφεια σε σύγχρονα υπολογιστικά περιβάλλοντα.
Διαφορά μεταξύ των αρχιτεκτονικών συστοιχιών και των λιστών Python
Ενώ και οι δύο συστοιχίες Numpy και οι λίστες Python μπορούν να αποθηκεύουν δεδομένα, διαφέρουν σημαντικά στη λειτουργικότητα και την απόδοση.
Λίστες Python
Οι λίστες Python είναι ευπροσάρμοστες αλλά κυρίως σχεδιασμένες για αποθήκευση δεδομένων γενικής χρήσης. Μπορούν να αποθηκεύσουν ετερογενείς τύπους δεδομένων, αλλά δεν έχουν τις αποτελεσματικές μαθηματικές λειτουργίες που παρέχει η Numpy.
Αρπακτικές συστοιχίες
Οι συστοιχίες Numpy, από την άλλη πλευρά, απαιτούν τα στοιχεία να είναι του ίδιου τύπου δεδομένων, γεγονός που ενισχύει την απόδοση. Αυτή η ομοιογένεια επιτρέπει στην Numpy να εκτελεί λειτουργίες πιο γρήγορα από τους ομολόγους της λίστας τους, ειδικά όταν ασχολούνται με μεγάλα σύνολα δεδομένων.
Ν-διαστάσεις συστοιχίες (ndarrays)
Η δομή των βασικών δεδομένων του Numpy είναι το `ndarray ‘, το οποίο αντιπροσωπεύει τη συστοιχία Ν-διαστάσεων.
Ορισμός
Μια `ndarray` είναι μια συστοιχία σταθερού μεγέθους που συγκρατεί ομοιόμορφα πληκτρολογημένα δεδομένα, προσφέροντας μια ισχυρή δομή για αριθμητική αναπαράσταση δεδομένων.
Διαστάσεις
Αυτές οι συστοιχίες υποστηρίζουν πολυδιάστατες διαμορφώσεις-που σημαίνει ότι μπορούν να αντιπροσωπεύουν δεδομένα σε δύο διαστάσεις (μήτρες), τρεις διαστάσεις (τανυστήρες) ή περισσότερο, επιτρέποντας σύνθετη μαθηματική μοντελοποίηση.
Γνωρίσματα
Τα βασικά χαρακτηριστικά του «ndarrays» περιλαμβάνουν «σχήμα», το οποίο περιγράφει τις διαστάσεις του πίνακα και το `dtype», το οποίο υποδεικνύει τον τύπο δεδομένων των στοιχείων του.
Παράδειγμα
Δείτε πώς μπορείτε να δημιουργήσετε μια δισδιάστατη συστοιχία Numpy:
Πύθων
Εισαγωγή Numpy ως NP
Array_2d = np.array ([[1, 2], [3, 4])
Χειραγώγηση και μαθηματικές λειτουργίες
Το Numpy απλοποιεί διάφορες μαθηματικές λειτουργίες και χειρισμούς συστοιχιών.
Ευρετηρίαση
Η ευρετηρίαση σε συστοιχίες Numpy είναι μηδενική, που σημαίνει ότι το πρώτο στοιχείο έχει πρόσβαση με τον δείκτη 0. Αυτή η εξοικείωση ευθυγραμμίζεται καλά με τους προγραμματιστές που προέρχονται από άλλες γλώσσες.
Μαθηματικές λειτουργίες
Το Numpy περιλαμβάνει επίσης μια σειρά μαθηματικών λειτουργιών που διευκολύνουν τις λειτουργίες σε συστοιχίες, όπως:
- Πρόσθεση: Προσθήκη συστοιχιών.
- Αφαίρεση: Στοιχεία αφαίρεση των συστοιχιών.
- Πολλαπλασιασμός: Στοιχείο πολλαπλασιασμού των συστοιχιών.
- Διαίρεση: Στοιχεία διαίρεση των συστοιχιών.
- Εκθέσεις: Αυξάνοντας τα στοιχεία στις εξουσίες.
- Πολλαπλασιασμός μήτρας: Συνδυασμένες λειτουργίες σειρές και στήλης.
Παράδειγμα προσθήκης
Για παράδειγμα, η προσθήκη δύο θηλυκών συστοιχιών μπορεί να γίνει έτσι:
Πύθων
array1 = np.array ([1, 2, 3]·
array2 = np.array ([4, 5, 6]·
Αποτέλεσμα = Array1 + Array2 # Η έξοδος θα είναι [5, 7, 9]
Λειτουργίες βιβλιοθήκης
Το Numpy προσφέρει πάνω από 60 μαθηματικές λειτουργίες, καλύπτοντας διάφορους τομείς όπως η λογική, η άλγεβρα και ο λογισμός, επιτρέποντας στους χρήστες να εκτελούν πολύπλοκες υπολογισμούς με ευκολία.
Κοινές εφαρμογές του Numpy
Η ευελιξία του Numpy το καθιστά εφαρμόσιμο σε διάφορους τομείς.
Επιστήμη δεδομένων
Στην επιστήμη των δεδομένων, διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στον χειρισμό, τον καθαρισμό και την ανάλυση των δεδομένων, επιτρέποντας στους επιστήμονες δεδομένων να εκφράζουν αποτελεσματικά πολύπλοκες σχέσεις δεδομένων.
Επιστημονικός υπολογιστής
Οι δυνατότητές του επεκτείνονται στην επιστημονική πληροφορική, ιδίως στην επίλυση διαφορικών εξισώσεων και στην εκτέλεση λειτουργιών μήτρας, οι οποίες είναι ζωτικής σημασίας για προσομοιώσεις.
Μηχανική μάθηση
Το Numpy είναι θεμελιώδες για διάφορες βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης όπως το Tensorflow και το Scikit-Learn, παρέχοντας αποτελεσματικές δομές δεδομένων για μοντέλα κατάρτισης.
Επεξεργασία σήματος/εικόνας
Στην επεξεργασία σήματος και εικόνας, το Numpy διευκολύνει την αναπαράσταση και τον μετασχηματισμό μεγάλων συστοιχιών δεδομένων, καθιστώντας τις βελτιώσεις πιο εύχρηστες.
Περιορισμοί του Numpy
Παρά τα δυνατά του, η Numpy έχει περιορισμούς.
Ευκαμψία
Ένας περιορισμός είναι η μειωμένη ευελιξία του, καθώς επικεντρώνεται κυρίως σε αριθμητικούς τύπους δεδομένων. Αυτή η εξειδίκευση μπορεί να είναι ένα μειονέκτημα σε εφαρμογές που απαιτούν διαφορετικούς τύπους δεδομένων.
Μη-αριθμητικά δεδομένα
Η απόδοση του Numpy δεν είναι βελτιστοποιημένη για μη αριθμητικούς τύπους δεδομένων, καθιστώντας το λιγότερο κατάλληλο για έργα που αφορούν κείμενο ή άλλες μη ομορφιακές μορφές.
Απόδοση σε τροποποιήσεις
Ένας άλλος περιορισμός είναι η αναποτελεσματικότητά του στο χειρισμό δυναμικών τροποποιήσεων σε συστοιχίες. Η ρύθμιση του μεγέθους ή του σχήματος μιας συστοιχίας μπορεί συχνά να οδηγήσει σε επιβράδυνση της απόδοσης.
Εγκατάσταση και εισαγωγή numpy
Η εκκίνηση με το Numpy απαιτεί μερικά βήματα.
Προϋποθέσεις
Πριν εγκαταστήσετε το Numpy, βεβαιωθείτε ότι έχετε ήδη ρυθμίσει το Python στο σύστημά σας, καθώς η βιβλιοθήκη είναι κατασκευασμένη ειδικά για χρήση με την Python.
Μέθοδοι εγκατάστασης
Μπορείτε να εγκαταστήσετε το Numpy χρησιμοποιώντας είτε conda είτε pip. Εδώ είναι:
Χρήση PIP: Ανοίξτε το τερματικό σας ή τη γραμμή εντολών και εκτελέστε:
βίαιο χτύπημα
PIP Εγκατάσταση Numpy
Χρήση conda: Εάν προτιμάτε το conda, χρησιμοποιήστε την ακόλουθη εντολή:
βίαιο χτύπημα
conda εγκατάσταση numpy
Εισαγωγή
Μετά την εγκατάσταση, η εισαγωγή του Numpy στον κώδικα Python είναι απλή. Χρησιμοποιήστε την ακόλουθη εντολή στην αρχή του σεναρίου σας:
Πύθων
Εισαγωγή Numpy ως NP
Αυτή η πρακτική ακολουθεί την κοινοτική σύμβαση και σας επιτρέπει να χρησιμοποιήσετε το “NP” ως ψευδώνυμο ενώ έχετε πρόσβαση σε λειτουργίες και χαρακτηριστικά.
VIA: DataConomy.com
