Thư viện dữ liệu NumPy
NumPy — một thư viện mã nguồn mở dành cho ngôn ngữ lập trình Python, thực hiện một số lượng lớn các thao tác để làm việc với vectơ, ma trận và mảng.
Các thuật toán toán học được thực hiện trong các ngôn ngữ thông dịch (ví dụ: Python) thường chậm hơn nhiều so với các thuật toán được thực hiện trong các ngôn ngữ được biên dịch (ví dụ: Fortran, C, Java). Thư viện
NumPy cung cấp triển khai các thuật toán tính toán (ở dạng hàm và toán tử) được tối ưu hóa để làm việc với các mảng nhiều chiều.
Do đó, bất kỳ thuật toán nào có thể được biểu thị dưới dạng một chuỗi các thao tác trên mảng (ma trận) và được triển khai bằng cách sử dụng
NumPy đều đủ nhanh.
NumPy (Numeric Python) là một thư viện toán học cốt lõi để làm việc với dữ liệu. Thư viện này làm cơ sở cho các thư viện khác để làm việc với các tác vụ phân tích dữ liệu hoặc học máy (ví dụ:
Pandas (làm việc với dữ liệu dạng bảng),
SciPy (phương pháp tối ưu hóa và tính toán khoa học), < tt>Matplotlib (vẽ đồ thị)).
Làm việc với NumPy
Để bắt đầu làm việc với thư viện numpy, bạn cần nhập nó vào đầu chương trình giống như bất kỳ thư viện nào khác,
nhập numpy
hoặc so (được sử dụng thường xuyên hơn)
nhập numpy dưới dạng np
Vectơ NumPy
Vectơ (hoặc mảng) trong NumPy là một tập hợp dữ liệu đồng nhất có thứ tự.
Một phần tử của vectơ có thể được truy cập bằng chỉ mục của nó, giống như nó được thực hiện trong danh sách. Mỗi phần tử của vectơ có vị trí cụ thể của riêng nó, được đặt trong quá trình tạo.
Tất cả các phần tử vectơ có cùng kiểu dữ liệu (int, str, bool, v.v.).
Tạo vectơ
Để tạo một vectơ, bạn cần sử dụng hàm tạo numpy.array (một đối tượng có thể lặp lại).
Dấu ngoặc đơn cho biết bất kỳ đối tượng có thể lặp lại nào: tuple, list, range(), v.v.
Ví dụ
nhập numpy dưới dạng np
nhập numpy dưới dạng np
print(np.array((1,2,3,4,5))) # vector từ tuple
print(np.array([1,2,3,4,5])) # vector từ danh sách
print(np.array(range(5))) # vector từ trình tạo