Introduction à NumPy
NumPy est un paquet open-source de python. Il peut être utilisé pour le calcul scientifique et numérique. Surtout, il est utilisé pour un calcul plus efficace sur des tableaux. Il est basé et écrit en C et Python. Il s'agit d'un package python et le mot Numpy signifie Numerical Python. Il est principalement utilisé pour le traitement de réseaux multidimensionnels homogènes. Il s'agit d'une bibliothèque de base pour les calculs scientifiques. Par conséquent, il possède de puissants objets de tableau multidimensionnel et des outils d'intégration qui sont utiles lors de l'utilisation de ces tableaux. Il est important dans presque toutes les programmations scientifiques en python, qui incluent l'apprentissage automatique, les statistiques, la bioinformatique, etc. Il fournit de très bonnes fonctionnalités qui sont très bien écrites et fonctionnent efficacement. Il est principalement axé sur l'exécution d'opérations mathématiques sur des tableaux contigus, tout comme les tableaux que vous avez dans des langages de niveau inférieur tels que C. En d'autres termes, il est utilisé dans la manipulation de données numériques. De ce fait, python peut être utilisé comme alternative à MATLAB.
Comprendre Numpy
Numpy est l'une des bibliothèques les plus utilisées en Python. Les techniques de science des données nécessitent un travail sur des matrices et des matrices de grande taille et un calcul numérique lourd doit être effectué pour en extraire des informations utiles, ce qui est facilité par la collecte de diverses fonctions mathématiques sous NumPy. bibliothèque pourtant importante pour la plupart des calculs scientifiques en Python, certaines autres bibliothèques dépendent également des tableaux NumPy comme entrées et sorties de base. Il fournit également des fonctions qui permettent aux développeurs d'exécuter des fonctions mathématiques et statistiques de base et avancées sur des tableaux et matrices multidimensionnels avec un nombre de lignes de code très réduit. «ndarray» ou structure de données de tableau à n dimensions est la principale fonctionnalité de Numpy. Ces tableaux sont homogènes et tous les éléments du tableau doivent être du même type.
Les tableaux NumPy sont plus rapides que les listes Python. Mais les listes python sont plus flexibles que les tableaux numpy car vous ne pouvez stocker que le même type de données dans chaque colonne.
Traits -
- C'est une combinaison de C et de python
- Tableaux homogènes multidimensionnels. Ndarray qui sont un tableau ndimensionnel
- Diverses fonctions pour les tableaux.
- Remodelage des tableaux Python peut être utilisé comme alternative à MATLAB.
Comment numpy facilite-t-il le travail?
Vous pouvez facilement créer des tableaux homogènes et y effectuer diverses opérations comme,
- En l'important à l'aide de la commande suivante, importez numpy en tant que numpy.
NumPy n-dimentional array
L'une des caractéristiques les plus importantes de Numpy est un tableau à n dimensions qui est nd-array. Le nombre de dimensions d'un tableau n'est rien d'autre que le rang du tableau. Voici quelques exemples. arrA = numpy.array ((10, 20, 30))
Création d'un tableau numpy-
La ligne suivante crée un tableau,
arrA = numpy.arange (3)
C'est exactement comme la plage en python. Cela créera un tableau de taille 3.
Quelques fonctions de base qui peuvent être utilisées avec un tableau numpy
Jetons un coup d'œil aux fonctions que nous pouvons utiliser avec le tableau et à leur fonction
Importer numpy comme numpy
arrC = numpy.array (((10, 20, 30), (40, 50, 60)))
forme ArrC (3, 2)
Sortie: arrayC (((10, 20),
(30, 40), (50, 60)))La fonction de remodelage modifie le nombre de colonnes et de lignes, donc après le remodelage, le tableau obtiendra une nouvelle vue avec le nombre différent de colonnes et de lignes.
Quelques fonctions mathématiques dans Numpy
Il existe des fonctions mathématiques qui peuvent être utilisées avec les tableaux Numpy. Voici quelques exemples,
Importer numpy comme numpy
arrA = numpy.array (((1, 2, 3), (4, 5, 6)))
arrB = numpy.array ((((7, 8, 9), (10, 11, 12)))
numpy.add (arrA, arrB)
Cette fonction ajoute le tableau arrA et arrB
Production:
arrayC (((8, 10, 12), (14, 16, 18)))
Pourquoi devrions-nous utiliser?
Nous utilisons un tableau numpy python au lieu d'une liste pour les trois raisons suivantes:
- Moins d'utilisation de la mémoire
- Performances rapides
- Pratique pour travailler
La toute première raison de préférer les tableaux numpy python est qu'il prend moins de mémoire que la liste python. Ensuite, il est rapide en termes d'exécution et en même temps, il est pratique et facile à travailler avec.
Que pouvons-nous faire avec Numpy?
La prise en charge intégrée des tableaux n'est pas disponible en python, mais nous pouvons utiliser des listes python comme tableaux.
arrayA = ('Bonjour', 'monde')
print (arrayA)
Mais c'est toujours une liste python, pas un tableau.
Voici donc Numpy que nous pouvons utiliser pour créer des tableaux 2D, 3D qui sont multidimensionnels. De plus, nous pouvons faire des calculs sur des tableaux.
import numpy as num
arr = num.array ((1, 2, 3, 4, 5, 6))
imprimer (arr)
Crée un tableau arr.
Ensuite, pour les tableaux 2D et 3D,
import numpy as num
arr = num.array ((((1, 2, 3, 4, 5), (6, 7, 8, 9, 10, 11)))
imprimer (arr)
–Si vous voulez connaître les dimensions de votre tableau, vous pouvez simplement utiliser la fonction suivante.
imprimer (arr.ndim)
–Si vous voulez connaître la taille d'un tableau, vous pouvez simplement utiliser la fonction suivante,
impression (taille arr.)
–Pour connaître la forme d'un tableau, vous pouvez utiliser la fonction de forme.
impression (forme arr.)
Il vous indiquera le nombre de (col, lignes)
Vous pouvez également utiliser le découpage, le remodelage et bien d'autres méthodes avec des tableaux numpy.
Pourquoi avons-nous besoin?
Pour effectuer un calcul logique et mathématique sur un tableau et des matrices, numpy est nécessaire. Il effectue ces opérations de manière beaucoup plus efficace et plus rapide que les listes python.
Les avantages
1. Les tableaux Numpy prennent moins de place.
Les tableaux de NumPy sont plus petits que les listes Python. Une liste python peut prendre jusqu'à 20 Mo tandis qu'un tableau peut prendre 4 Mo. Les tableaux sont également faciles d'accès pour la lecture et l'écriture.
2. Les performances de vitesse sont également excellentes. Il effectue des calculs plus rapides que les listes python.
Comme il est open-source, il ne coûte rien et il utilise un langage de programmation Python très populaire qui possède des bibliothèques de haute qualité pour presque toutes les tâches. De plus, il est facile de connecter le code C existant à l'interpréteur Python.
Évolution de carrière
Parmi les langages de programmation, Python est une technologie tendance en informatique. Les opportunités de carrière en Python augmentent rapidement en nombre à travers le monde. Comme python est un langage de programmation de haut niveau, Python assure une lisibilité et une concision de code plus rapides, avec des lignes de code moins importantes. Python est l'un des meilleurs outils pour créer des scripts dynamiques sur de grandes et petites étendues.
Python est largement utilisé dans le développement Web, l'écriture de scripts, les tests, le développement d'applications et leurs mises à jour. Donc, si quelqu'un veut être expert en Python, ils ont de nombreuses options de carrière, comme un développeur de python, un testeur de python ou même un data scientist.
Conclusion:
Maintenant, comme nous pouvons le voir, il est vraiment fort en termes de fonctions de bibliothèque de haute qualité dont il dispose. Tout le monde peut effectuer de gros calculs ou calculs avec seulement quelques lignes de code. C'est ce qui en fait un excellent outil pour divers calculs numériques. Si quelqu'un souhaite devenir scientifique des données, il peut essayer de maîtriser Numpy. Mais d'abord, vous devez apprendre et connaître le python avant de devenir un expert de Numpy.
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