{"id":164347,"date":"2023-10-18T08:28:29","date_gmt":"2023-10-18T07:28:29","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=164347"},"modified":"2023-10-29T19:59:04","modified_gmt":"2023-10-29T18:59:04","slug":"numpy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/numpy","title":{"rendered":"NumPy: die meistgenutzte Python-Bibliothek f\u00fcr Data Science"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"164347\" class=\"elementor elementor-164347\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e6761ac e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e6761ac\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e169bdf elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e169bdf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><strong>NumPy ist eine Python-Bibliothek, die h\u00e4ufig f\u00fcr Data Science verwendet wird. Hier finden Sie alles, was Sie wissen m\u00fcssen, um diese Bibliothek zu beherrschen.<\/strong><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f2a56b0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f2a56b0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb2a5db elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cb2a5db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Data Science<\/strong><\/span><\/a> basiert auf hochkomplexen wissenschaftlichen Berechnungen. Um diese Berechnungen durchzuf\u00fchren, ben\u00f6tigen <strong>Data Scientists leistungsf\u00e4hige Werkzeuge<\/strong>. Die <span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/numpy.org\/\" data-wplink-edit=\"true\">NumPy-Bibliothek f\u00fcr Python<\/a><\/strong><\/span> ist eines dieser wertvollen Hilfsmittel.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-11caa6f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"11caa6f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ede645 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8ede645\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist NumPy?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f892f20 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f892f20\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">NumPy ist <\/span><b>die Abk\u00fcrzung f\u00fcr &#8222;Numerical Python&#8220;<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es handelt sich um eine Open Source Bibliothek in der Programmiersprache Python. Es wird f\u00fcr die wissenschaftliche Programmierung in Python verwendet, insbesondere f\u00fcr die Programmierung in Data Science, Technik, Mathematik oder Wissenschaft.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Bibliothek ist <\/span><b>sehr n\u00fctzlich, um mathematische <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und statistische <\/span><b>Operationen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">in Python <\/span><b>durchzuf\u00fchren.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Sie eignet sich hervorragend f\u00fcr die Multiplikation von Matrizen oder multidimensionalen Arrays. Die Integration mit C\/C++ und Fortran ist sehr einfach.<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python f\u00fcr Dummies Teil 1&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programm-fuer-dummies-teil-1\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programm-fuer-dummies-teil-1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python f\u00fcr Dummies Teil 1<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python programmieren lernen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programmieren\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-programmieren\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python programmieren lernen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Data Cleaning Python&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-cleaning-python-programmierung-teil-3\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-cleaning-python-programmierung-teil-3\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Cleaning Python<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;PySpark - Alles wissenswerte&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pyspark-alles-wissenswerte-uber-die-python-bibliothek\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/pyspark-alles-wissenswerte-uber-die-python-bibliothek\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PySpark &#8211; Alles wissenswerte<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python - Vermeide diese Fehler&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-fehler-diese-solltest-du-vermeiden\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-fehler-diese-solltest-du-vermeiden\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python &#8211; Vermeide diese Fehler<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;API mit Python Datenbank verbinden&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/api-mit-python-datenbank-verbinden\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/api-mit-python-datenbank-verbinden\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">API mit Python Datenbank verbinden<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Webhooks in Python&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/webhooks-in-python-was-sind-sie-und-wie-kann-man-sie-mit-python-verwenden\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/webhooks-in-python-was-sind-sie-und-wie-kann-man-sie-mit-python-verwenden\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Webhooks in Python<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python f\u00fcr Fortgeschrittene&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-fuer-fortgeschrittene\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-fuer-fortgeschrittene\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python f\u00fcr Fortgeschrittene<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a65a27 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5a65a27\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a2fba2e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a2fba2e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert NumPy?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9de5dfb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9de5dfb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Plattform umfasst <\/span><b>multidimensionale Objekte in Arrays <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und ein Paket mit Integrationswerkzeugen f\u00fcr die Python-Implementierung. Einfach ausgedr\u00fcckt ist NumPy eine Mischung aus C und Python, die als Alternative zur traditionellen MATLAB-Programmierung verwendet wird.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Daten in Form von Zahlen werden als Arrays (Tabellen) f\u00fcr <\/span><b>multidimensionale Funktionen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und Umordnungsoperationen verarbeitet. Dies ist ein h\u00e4ufig verwendetes Werkzeug im Bereich der Data Science.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unter den vielen Bibliotheken in Python ist Numpy eine der am h\u00e4ufigsten verwendeten. Viele Techniken der Data Science erfordern gro\u00dfe <\/span><b>Tabellen und Matrizen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">sowie komplexe Berechnungen, um wertvolle Informationen aus den Daten zu extrahieren. NumPy vereinfacht diesen Prozess durch eine Vielzahl von mathematischen Funktionen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Obwohl es sich um eine grundlegende <\/span><b>Bibliothek handelt, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ist sie eine <\/span><b>der wichtigsten Python-Bibliotheken <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">f\u00fcr wissenschaftliche Berechnungen. Dar\u00fcber hinaus sind andere Bibliotheken stark von NumPy Arrays abh\u00e4ngig, 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.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus bietet NumPy auch Funktionen, die es Entwicklern erm\u00f6glichen, grundlegende oder fortgeschrittene <\/span><b>mathematische und statistische Funktionen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">auf Arrays und multidimensionalen Matrizen mit wenigen Zeilen Code auszuf\u00fchren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><b>Datenstruktur &#8222;ndarray&#8220; <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">oder &#8222;n-dimensional array&#8220; ist die Hauptfunktionalit\u00e4t von NumPy. Diese Arrays sind homogen und alle Elemente m\u00fcssen den gleichen Typ haben.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Allgemeinen sind NumPy-Arrays <\/span><b>schneller als Python-Listen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Da jedoch in jeder Spalte nur Daten des gleichen Typs gespeichert werden k\u00f6nnen, sind die Python-Listen flexibler.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Um NumPy zu verwenden, m\u00fcssen Sie zun\u00e4chst <\/span><b>die Bibliothek importieren, die meist <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">unter dem <\/span><b>Alias &#8222;np&#8220; <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">verwendet wird, was die Verwendung erleichtert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-318717b elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"318717b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-12f7b03 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"12f7b03\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Mit NumPy beginnen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-989e82c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"989e82c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier siehst du ein Beispiel f\u00fcr eine Tabelle (arrays). Die eckigen Klammern dienen dazu, die Listen der Elemente in der Tabelle zu begrenzen, wie Sie hier sehen k\u00f6nnen, wo wir zuerst [0,1,2,3] haben, was unsere erste Dimension darstellt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Du kannst auch ein eigenes Array erstellen, indem du die <\/span><b>Funktion np.array() <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">von Numpy verwendest.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ea9c6b9 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"ea9c6b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-204c0f7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"204c0f7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ausgehend von der <\/span><b>Liste L, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">die wir erstellt haben, k\u00f6nnen wir sie in <\/span><b>ein Numpy-Array <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">umwandeln. Denke daran, dass NumPy Arrays nur einen Datentyp gleichzeitig aufnehmen k\u00f6nnen, im Gegensatz zu Listen, die numerische Werte und Zeichen kombinieren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cab4713 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"cab4713\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-00b93ea elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"00b93ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieses Mal ist unser Array <\/span><b>multidimensional<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, d.h. es besteht aus mehreren kommagetrennten Listen. Wenn du das Attribut shape unserer Tabelle verwendest<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">, sehen wir, dass wir eine 4\u00d74 Tabelle haben. Arrays sind vergleichbar mit Matrizen (2d), und ein eindimensionales Array ist vergleichbar mit einem Vektor (1d). Es ist auch m\u00f6glich, Listen von Matrizen (3d) zu erstellen, dieses Format wird insbesondere f\u00fcr die Bildverarbeitung verwendet, wobei die dritte Dimension die Farbe ist (RGB f\u00fcr Red, Green, Blue).<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8cfbe51 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"8cfbe51\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2272648 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2272648\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Du kannst das Dot-Attribut von Numpy-Arrays verwenden, um eine Matrix-Multiplikation durchzuf\u00fchren. Der @-Operator ist jedoch der von Numpy empfohlene Weg, um eine Matrix-Multiplikation durchzuf\u00fchren, obwohl das Dot-Attribut das gleiche Ergebnis liefert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Allgemeinen sind NumPy-Arrays schneller als Python-Listen. Da jedoch in jeder Spalte nur Daten des gleichen Typs gespeichert werden k\u00f6nnen, sind die Python-Listen flexibler.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d61801f elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"d61801f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e74f7a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2e74f7a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Hier k\u00f6nnen wir sehen, dass numpy im Durchschnitt etwa 35 mal schneller ist als Python-Listen f\u00fcr Summenoperationen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce95f25 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ce95f25\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e47f73b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"e47f73b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wozu dient Numpy?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e597843 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e597843\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um NumPy zusammenzufassen, sind hier seine Hauptmerkmale aufgef\u00fchrt. Es handelt sich um eine Kombination aus C und Python, die auf homogenen, mehrdimensionalen Datentabellen beruht: <\/span><b>Ndarrays (<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ndimensional arrays).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie bei <\/span><b>MATLAB <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ist der Basistyp ein mehrdimensionales Array, was die Rechengeschwindigkeit bei Matrizen beschleunigt. Obwohl es Unterschiede in der Syntax gibt, ist das Verhalten zwischen <\/span><b>NumPy <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und <\/span><b>MATLAB <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00e4hnlich. Mit Hilfe der anderen Python-Bibliotheken, einschlie\u00dflich Numpy, kann Numpy auch die anderen Python-Bibliotheken nutzen.<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-scikit-learn\" data-wplink-edit=\"true\"> <b><span style=\"text-decoration: underline;\">Scikit-Learn<\/span><\/b><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">Numpy erm\u00f6glicht es Python, die bevorzugte Sprache f\u00fcr Data Science zu werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">NumPy ist eines der am h\u00e4ufigsten verwendeten Pakete f\u00fcr das wissenschaftliche Rechnen in Python. Es bietet ein mehrdimensionales Array-Objekt und Variationen wie Masken und Matrizen, die f\u00fcr verschiedene mathematische Operationen verwendet werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieses Werkzeug ist mit vielen anderen popul\u00e4ren Python-Paketen kompatibel, einschlie\u00dflich Pandas und Matplotlib. Seine Beliebtheit beruht auf der Tatsache, dass es dank des vorkompilierten und optimierten C-Codes schneller als herk\u00f6mmliche Python-Arrays ist.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au\u00dferdem sind Arrays und Operationen vektorisiert, was bedeutet, dass es kein explizites Looping oder Indexing im Code gibt. Dadurch ist der Code besser lesbar und \u00e4hnelt der mathematischen Standardnotation.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Du kannst NumPy verwenden, um eine <\/span><b>Identit\u00e4tsmatrix mit <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Hilfe der <\/span><b>Funktion NumPy Identity zu <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">erstellen. Mit diesem Werkzeug k\u00f6nnen Sie Arrays mit beliebigen Dimensionen erstellen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In einem NumPy Array ist die erste Achse die Achse 0. Es ist m\u00f6glich, Elemente in Arrays hinzuzuf\u00fcgen, um Vektoren und Matrizen zusammenzusetzen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Vielzahl von Datentypen wird von den NumPy-Tabellen unterst\u00fctzt und alle Arten von numerischen Berechnungen k\u00f6nnen durchgef\u00fchrt werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au\u00dferdem ist es m\u00f6glich, ein NumPy-Array in eine Stringliste, eine Tupelliste oder eine Listenliste umzuwandeln. Umgekehrt k\u00f6nnen Listen in Array, Matrix, Ndarray, String oder CSV umgewandelt werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Allgemeinen erm\u00f6glicht NumPy die einfache Durchf\u00fchrung vieler mathematischer Operationen, die im wissenschaftlichen Rechnen h\u00e4ufig verwendet werden, wie z.B. Vektor-Vektor-Multiplikation, Matrix-Matrix oder Matrix-Vektor-Multiplikation.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieses Paket erm\u00f6glicht auch Operationen mit Vektoren und Matrizen wie Addition, Subtraktion, Multiplikation oder Division durch eine Zahl. Es k\u00f6nnen auch Vergleiche durchgef\u00fchrt werden, Funktionen auf Vektoren und Matrizen angewendet werden, sowie Reduktions- und Statistikoperationen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f177f0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7f177f0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8a5d239 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8a5d239\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Vorteile von NumPy?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c90b09 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3c90b09\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">NumPy ist sehr n\u00fctzlich, um <\/span><b>logische und mathematische Berechnungen mit <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Tabellen und Matrizen <\/span><b>durchzuf\u00fchren.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Dieses Werkzeug f\u00fchrt diese Operationen viel schneller und effizienter durch als Python-Listen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">NumPy Arrays haben einige Vorteile gegen\u00fcber herk\u00f6mmlichen Python-Listen. <\/span><b>Zun\u00e4chst einmal ben\u00f6tigen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">sie <\/span><b>weniger Speicher <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und weniger Speicherplatz, was der Hauptvorteil ist.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dar\u00fcber hinaus bietet NumPy eine <\/span><b>bessere Leistung in Bezug auf die <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Ausf\u00fchrungsgeschwindigkeit. Seine Verwendung ist jedoch einfacher und bequemer.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es handelt sich um ein <\/span><b>Open-Source-Tool, das v\u00f6llig kostenlos genutzt <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">werden kann. Es basiert auf Python, einer \u00e4u\u00dferst popul\u00e4ren Programmiersprache mit vielen hochwertigen Bibliotheken f\u00fcr jede Aufgabe. Au\u00dferdem ist es sehr einfach, bestehenden C-Code mit dem Python-Interpreter zu verbinden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f6506a6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f6506a6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a65c585 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a65c585\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Schulung f\u00fcr die Nutzung von Numpy?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e4f4aa0 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"e4f4aa0\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=VQ4WAPP3cVs&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9bdfbed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9bdfbed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Python ist heute die beliebteste Programmiersprache im Bereich der Informatik. Die <\/span><b>Beherrschung dieser Sprache <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">bietet viele Karrierem\u00f6glichkeiten auf der ganzen Welt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese hohe Programmiersprache hat viele Vorteile, <\/span><b>insbesondere die kurze Syntax<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Sie ist eines der besten Werkzeuge f\u00fcr die Erstellung dynamischer Skripte, f\u00fcr die Webentwicklung, die Anwendungsentwicklung und f\u00fcr Data Science.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem g\u00fcnstigen Umfeld kann Ihnen das Erlernen des Umgangs mit Python und NumPy viele T\u00fcren \u00f6ffnen. Um diese F\u00e4higkeiten zu erlangen, k\u00f6nnen Sie sich f\u00fcr<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\"> <b><span style=\"text-decoration: underline;\">die DataScientest Kurse<\/span><\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> entscheiden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">NumPy ist das Herzst\u00fcck des Programmiermoduls in <\/span><b>unseren Kursen Data Analyst und Data Scientist<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es ist auch Teil des Python-Einf\u00fchrungsmoduls in unserem Data Management-Kurs. Diese drei Kurse erm\u00f6glichen Ihnen den Zugang zu Berufen im Bereich Data Science.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Alle unsere Kurse k\u00f6nnen <\/span><b>als Weiterbildung oder als BootCamp <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">durchgef\u00fchrt werden. Sie folgen einem innovativen &#8222;Blended Learning&#8220;-Ansatz, der Pr\u00e4senzunterricht und Fernunterricht miteinander verbindet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unsere Kurse k\u00f6nnen \u00fcber das Pers\u00f6nliche Fortbildungskonto oder von P\u00f4le Emploi \u00fcber die AIF finanziert werden. Nach Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmer ein <\/span><b>von der Universit\u00e4t Sorbonne zertifiziertes Diplom<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Von den Alumni <\/span><b>fanden 93% unmittelbar <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">nach dem Kurs eine <\/span><b>Arbeitsstelle. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Verlieren Sie keine Sekunde mehr und lernen Sie den Umgang mit Python und NumPy in unseren verschiedenen Kursen in Data Science!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30f2c73 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"30f2c73\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecken Sie die Ausbildung zum Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a844b1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1a844b1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-603edbd elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"603edbd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist NumPy?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"NumPy ist die Abk\u00fcrzung f\u00fcr \\\"Numerical Python\\\". Es handelt sich um eine Open Source Bibliothek in der Programmiersprache Python. Es wird f\u00fcr die wissenschaftliche Programmierung in Python verwendet, insbesondere f\u00fcr die Programmierung in Data Science, Technik, Mathematik oder Wissenschaft.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wie funktioniert NumPy?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Diese Plattform umfasst multidimensionale Objekte in Arrays und ein Paket mit Integrationswerkzeugen f\u00fcr die Python-Implementierung. Einfach ausgedr\u00fcckt ist NumPy eine Mischung aus C und Python, die als Alternative zur traditionellen MATLAB-Programmierung verwendet wird.\r\n\r\nDie Daten in Form von Zahlen werden als Arrays (Tabellen) f\u00fcr multidimensionale Funktionen und Umordnungsoperationen verarbeitet. Dies ist ein h\u00e4ufig verwendetes Werkzeug im Bereich der Data Science.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wozu dient Numpy?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Um NumPy zusammenzufassen, sind hier seine Hauptmerkmale aufgef\u00fchrt. Es handelt sich um eine Kombination aus C und Python, die auf homogenen, mehrdimensionalen Datentabellen beruht: Ndarrays (ndimensional arrays).\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was sind die Vorteile von NumPy?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"NumPy ist sehr n\u00fctzlich, um logische und mathematische Berechnungen mit Tabellen und Matrizen durchzuf\u00fchren. Dieses Werkzeug f\u00fchrt diese Operationen viel schneller und effizienter durch als Python-Listen.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Welche Schulung f\u00fcr die Nutzung von Numpy?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Python ist heute die beliebteste Programmiersprache im Bereich der Informatik. Die Beherrschung dieser Sprache bietet viele Karrierem\u00f6glichkeiten auf der ganzen Welt.\r\n\r\nDiese hohe Programmiersprache hat viele Vorteile, insbesondere die kurze Syntax. Sie ist eines der besten Werkzeuge f\u00fcr die Erstellung dynamischer Skripte, f\u00fcr die Webentwicklung, die Anwendungsentwicklung und f\u00fcr Data Science.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>NumPy ist eine Python-Bibliothek, die h\u00e4ufig f\u00fcr Data Science verwendet wird. Hier finden Sie alles, was Sie wissen m\u00fcssen, um diese Bibliothek zu beherrschen. Data Science basiert auf hochkomplexen wissenschaftlichen Berechnungen. Um diese Berechnungen durchzuf\u00fchren, ben\u00f6tigen Data Scientists leistungsf\u00e4hige Werkzeuge. Die NumPy-Bibliothek f\u00fcr Python ist eines dieser wertvollen Hilfsmittel. Was ist NumPy? 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