NumPy ist eine Python-Bibliothek, die häufig für Data Science verwendet wird. Hier finden Sie alles, was Sie wissen müssen, um diese Bibliothek zu beherrschen.
Data Science basiert auf hochkomplexen wissenschaftlichen Berechnungen. Um diese Berechnungen durchzuführen, benötigen Data Scientists leistungsfähige Werkzeuge. Die NumPy-Bibliothek für Python ist eines dieser wertvollen Hilfsmittel.
Was ist NumPy?
NumPy ist die Abkürzung für „Numerical Python“. Es handelt sich um eine Open Source Bibliothek in der Programmiersprache Python. Es wird für die wissenschaftliche Programmierung in Python verwendet, insbesondere für die Programmierung in Data Science, Technik, Mathematik oder Wissenschaft.
Diese Bibliothek ist sehr nützlich, um mathematische und statistische Operationen in Python durchzuführen. Sie eignet sich hervorragend für die Multiplikation von Matrizen oder multidimensionalen Arrays. Die Integration mit C/C++ und Fortran ist sehr einfach.
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Wie funktioniert NumPy?
Diese Plattform umfasst multidimensionale Objekte in Arrays und ein Paket mit Integrationswerkzeugen für die Python-Implementierung. Einfach ausgedrückt ist NumPy eine Mischung aus C und Python, die als Alternative zur traditionellen MATLAB-Programmierung verwendet wird.
Die Daten in Form von Zahlen werden als Arrays (Tabellen) für multidimensionale Funktionen und Umordnungsoperationen verarbeitet. Dies ist ein häufig verwendetes Werkzeug im Bereich der Data Science.
Unter den vielen Bibliotheken in Python ist Numpy eine der am häufigsten verwendeten. Viele Techniken der Data Science erfordern große Tabellen und Matrizen sowie komplexe Berechnungen, um wertvolle Informationen aus den Daten zu extrahieren. NumPy vereinfacht diesen Prozess durch eine Vielzahl von mathematischen Funktionen.
Obwohl es sich um eine grundlegende Bibliothek handelt, ist sie eine der wichtigsten Python-Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen. Darüber hinaus sind andere Bibliotheken stark von NumPy Arrays abhängig, die sie als Input und Output (Eingabe und Ausgabe von Daten) verwenden. So lernen TensorFlow und Scikit, NumPy-Arrays zur Berechnung von Matrizenmultiplikationen zu verwenden.
Darüber hinaus bietet NumPy auch Funktionen, die es Entwicklern ermöglichen, grundlegende oder fortgeschrittene mathematische und statistische Funktionen auf Arrays und multidimensionalen Matrizen mit wenigen Zeilen Code auszuführen.
Die Datenstruktur „ndarray“ oder „n-dimensional array“ ist die Hauptfunktionalität von NumPy. Diese Arrays sind homogen und alle Elemente müssen den gleichen Typ haben.
Im Allgemeinen sind NumPy-Arrays schneller als Python-Listen. Da jedoch in jeder Spalte nur Daten des gleichen Typs gespeichert werden können, sind die Python-Listen flexibler.
Um NumPy zu verwenden, müssen Sie zunächst die Bibliothek importieren, die meist unter dem Alias „np“ verwendet wird, was die Verwendung erleichtert.
Hier siehst du ein Beispiel für eine Tabelle (arrays). Die eckigen Klammern dienen dazu, die Listen der Elemente in der Tabelle zu begrenzen, wie Sie hier sehen können, wo wir zuerst [0,1,2,3] haben, was unsere erste Dimension darstellt.
Du kannst auch ein eigenes Array erstellen, indem du die Funktion np.array() von Numpy verwendest.
Ausgehend von der Liste L, die wir erstellt haben, können wir sie in ein Numpy-Array umwandeln. Denke daran, dass NumPy Arrays nur einen Datentyp gleichzeitig aufnehmen können, im Gegensatz zu Listen, die numerische Werte und Zeichen kombinieren können.
Dieses Mal ist unser Array multidimensional, d.h. es besteht aus mehreren kommagetrennten Listen. Wenn du das Attribut shape unserer Tabelle verwendest, sehen wir, dass wir eine 4×4 Tabelle haben. Arrays sind vergleichbar mit Matrizen (2d), und ein eindimensionales Array ist vergleichbar mit einem Vektor (1d). Es ist auch möglich, Listen von Matrizen (3d) zu erstellen, dieses Format wird insbesondere für die Bildverarbeitung verwendet, wobei die dritte Dimension die Farbe ist (RGB für Red, Green, Blue).
Du kannst das Dot-Attribut von Numpy-Arrays verwenden, um eine Matrix-Multiplikation durchzuführen. Der @-Operator ist jedoch der von Numpy empfohlene Weg, um eine Matrix-Multiplikation durchzuführen, obwohl das Dot-Attribut das gleiche Ergebnis liefert.
Im Allgemeinen sind NumPy-Arrays schneller als Python-Listen. Da jedoch in jeder Spalte nur Daten des gleichen Typs gespeichert werden können, sind die Python-Listen flexibler.
Hier können wir sehen, dass numpy im Durchschnitt etwa 35 mal schneller ist als Python-Listen für Summenoperationen.
Wozu dient Numpy?
Um NumPy zusammenzufassen, sind hier seine Hauptmerkmale aufgeführt. Es handelt sich um eine Kombination aus C und Python, die auf homogenen, mehrdimensionalen Datentabellen beruht: Ndarrays (ndimensional arrays).
Wie bei MATLAB ist der Basistyp ein mehrdimensionales Array, was die Rechengeschwindigkeit bei Matrizen beschleunigt. Obwohl es Unterschiede in der Syntax gibt, ist das Verhalten zwischen NumPy und MATLAB ähnlich. Mit Hilfe der anderen Python-Bibliotheken, einschließlich Numpy, kann Numpy auch die anderen Python-Bibliotheken nutzen. Scikit-Learn Numpy ermöglicht es Python, die bevorzugte Sprache für Data Science zu werden.
NumPy ist eines der am häufigsten verwendeten Pakete für das wissenschaftliche Rechnen in Python. Es bietet ein mehrdimensionales Array-Objekt und Variationen wie Masken und Matrizen, die für verschiedene mathematische Operationen verwendet werden können.
Dieses Werkzeug ist mit vielen anderen populären Python-Paketen kompatibel, einschließlich Pandas und Matplotlib. Seine Beliebtheit beruht auf der Tatsache, dass es dank des vorkompilierten und optimierten C-Codes schneller als herkömmliche Python-Arrays ist.
Außerdem sind Arrays und Operationen vektorisiert, was bedeutet, dass es kein explizites Looping oder Indexing im Code gibt. Dadurch ist der Code besser lesbar und ähnelt der mathematischen Standardnotation.
Du kannst NumPy verwenden, um eine Identitätsmatrix mit Hilfe der Funktion NumPy Identity zu erstellen. Mit diesem Werkzeug können Sie Arrays mit beliebigen Dimensionen erstellen.
In einem NumPy Array ist die erste Achse die Achse 0. Es ist möglich, Elemente in Arrays hinzuzufügen, um Vektoren und Matrizen zusammenzusetzen.
Eine Vielzahl von Datentypen wird von den NumPy-Tabellen unterstützt und alle Arten von numerischen Berechnungen können durchgeführt werden.
Außerdem ist es möglich, ein NumPy-Array in eine Stringliste, eine Tupelliste oder eine Listenliste umzuwandeln. Umgekehrt können Listen in Array, Matrix, Ndarray, String oder CSV umgewandelt werden.
Im Allgemeinen ermöglicht NumPy die einfache Durchführung vieler mathematischer Operationen, die im wissenschaftlichen Rechnen häufig verwendet werden, wie z.B. Vektor-Vektor-Multiplikation, Matrix-Matrix oder Matrix-Vektor-Multiplikation.
Dieses Paket ermöglicht auch Operationen mit Vektoren und Matrizen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation oder Division durch eine Zahl. Es können auch Vergleiche durchgeführt werden, Funktionen auf Vektoren und Matrizen angewendet werden, sowie Reduktions- und Statistikoperationen.
Was sind die Vorteile von NumPy?
NumPy ist sehr nützlich, um logische und mathematische Berechnungen mit Tabellen und Matrizen durchzuführen. Dieses Werkzeug führt diese Operationen viel schneller und effizienter durch als Python-Listen.
NumPy Arrays haben einige Vorteile gegenüber herkömmlichen Python-Listen. Zunächst einmal benötigen sie weniger Speicher und weniger Speicherplatz, was der Hauptvorteil ist.
Darüber hinaus bietet NumPy eine bessere Leistung in Bezug auf die Ausführungsgeschwindigkeit. Seine Verwendung ist jedoch einfacher und bequemer.
Es handelt sich um ein Open-Source-Tool, das völlig kostenlos genutzt werden kann. Es basiert auf Python, einer äußerst populären Programmiersprache mit vielen hochwertigen Bibliotheken für jede Aufgabe. Außerdem ist es sehr einfach, bestehenden C-Code mit dem Python-Interpreter zu verbinden.
Welche Schulung für die Nutzung von Numpy?
Python ist heute die beliebteste Programmiersprache im Bereich der Informatik. Die Beherrschung dieser Sprache bietet viele Karrieremöglichkeiten auf der ganzen Welt.
Diese hohe Programmiersprache hat viele Vorteile, insbesondere die kurze Syntax. Sie ist eines der besten Werkzeuge für die Erstellung dynamischer Skripte, für die Webentwicklung, die Anwendungsentwicklung und für Data Science.
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