Numpy là gói cơ bản cho điện toán khoa học trong Python. Đó là một thư viện Python cung cấp một đối tượng mảng đa chiều, các đối tượng có nguồn gốc khác nhau (như mảng và ma trận đeo mặt nạ), và một loại thói quen cho các hoạt động nhanh trên các mảng, bao gồm toán học, logic, thao tác hình dạng, sắp xếp, chọn, I/O , Biến đổi Fourier rời rạc, Đại số tuyến tính cơ bản, Hoạt động thống kê cơ bản, mô phỏng ngẫu nhiên và nhiều hơn nữa. Show Cốt lõi của gói Numpy, là đối tượng Ndarray. Điều này gói gọn các mảng N-chiều của các loại dữ liệu đồng nhất, với nhiều hoạt động được thực hiện trong mã biên dịch để thực hiện. Có một số khác biệt quan trọng giữa các mảng Numpy và trình tự Python tiêu chuẩn:
Các điểm về kích thước và tốc độ trình tự đặc biệt quan trọng trong điện toán khoa học. Như một ví dụ đơn giản, hãy xem xét trường hợp nhân mỗi phần tử thành trình tự 1 chiều với phần tử tương ứng trong một chuỗi khác có cùng độ dài. Nếu dữ liệu được lưu trữ trong hai danh sách Python, c = [] for i in range(len(a)): c.append(a[i]*b[i]) Điều này tạo ra câu trả lời chính xác, nhưng nếu for (i = 0; i < rows; i++) { c[i] = a[i]*b[i]; } Điều này tiết kiệm tất cả các chi phí liên quan đến việc diễn giải mã Python và thao túng các đối tượng Python, nhưng với chi phí của các lợi ích thu được từ mã hóa trong Python. Hơn nữa, công việc mã hóa cần có tăng theo chiều dữ liệu của chúng tôi. Ví dụ, trong trường hợp của mảng 2-D, mã C (rút gọn như trước) for (i = 0; i < rows; i++) { for (j = 0; j < columns; j++) { c[i][j] = a[i][j]*b[i][j]; } } Numpy mang đến cho chúng ta những điều tốt nhất của cả hai thế giới: các hoạt động từng phần tử là chế độ mặc định của Cameron khi có liên quan đến NDArray, nhưng hoạt động từng phần tử được thực hiện nhanh chóng bằng mã C được biên dịch sẵn. Trong numpy Có những gì các ví dụ trước đó làm, với tốc độ gần-C, nhưng với tính đơn giản của mã, chúng tôi mong đợi từ một cái gì đó dựa trên Python. Thật vậy, thành ngữ Numpy thậm chí còn đơn giản hơn! Ví dụ cuối cùng này minh họa hai tính năng của Numpy, là cơ sở của phần lớn sức mạnh của nó: vector hóa và phát sóng. Tại sao Numpy nhanh?#Vectorization mô tả sự vắng mặt của bất kỳ vòng lặp, lập chỉ mục rõ ràng, v.v., trong mã - tất nhiên, những điều này đang diễn ra, chỉ là những điều đằng sau hậu trường, trong mã C được tối ưu hóa, được biên dịch sẵn. Mã vectorized có nhiều lợi thế, trong đó là:
Phát sóng là thuật ngữ được sử dụng để mô tả hành vi theo phần tử tiềm ẩn của các hoạt động; Nói chung, trong tất cả các hoạt động, không chỉ các hoạt động số học, mà còn logic, thông thái, chức năng, v.v. Hơn nữa, trong ví dụ trên, Ai khác sử dụng Numpy?#Numpy hoàn toàn hỗ trợ một cách tiếp cận hướng đối tượng, bắt đầu, một lần nữa, với Ndarray. Ví dụ, Ndarray là một lớp, sở hữu nhiều phương thức và thuộc tính. Nhiều phương pháp của nó được nhân đôi bởi các chức năng trong không gian tên Numpy ngoài cùng ngoài, cho phép lập trình viên mã hóa theo bất kỳ mô hình nào họ thích. Tính linh hoạt này đã cho phép phương ngữ mảng numpy và lớp Ndarray Numpy trở thành ngôn ngữ phi thực tế của trao đổi dữ liệu đa chiều được sử dụng trong Python. Là một phần của Python?Numpy (Python số) là một thư viện Python nguồn mở được sử dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Đó là tiêu chuẩn phổ quát để làm việc với dữ liệu số trong Python, và nó là cốt lõi của hệ sinh thái Python và Pydata khoa học. that's used in almost every field of science and engineering. It's the universal standard for working with numerical data in Python, and it's at the core of the scientific Python and PyData ecosystems.
Là python tinh khiết numpy?Numpy là một gói cơ bản Python được sử dụng để thao tác và hoạt động hiệu quả trên các chức năng toán học cấp cao, mảng đa chiều, đại số tuyến tính, biến đổi Fourier, khả năng số ngẫu nhiên, v.v.. used for efficient manipulations and operations on High-level mathematical functions, Multi-dimensional arrays, Linear algebra, Fourier Transformations, Random Number Capabilities, etc. It provides tools for integrating C, C++, and Fortran code in Python.
Tại sao Numpy được sử dụng trong Python?Numpy là một trong những gói được sử dụng phổ biến nhất để điện toán khoa học trong Python.Nó cung cấp một đối tượng mảng đa chiều, cũng như các biến thể như mặt nạ và ma trận, có thể được sử dụng cho các hoạt động toán học khác nhau.
Numpy có phải là python mặc định không?Numpy không đi kèm với Python theo mặc định, vì vậy nó cần được cài đặt.Như tôi đã đề xuất cho việc cài đặt gấu trúc, cách dễ nhất để tăng giá (cùng với một tấn các gói khác) là cài đặt Anaconda. so it needs to be installed. As I recommended for the Pandas installation, the easiest way to get NumPy (along with a ton of other packages) is to install Anaconda. |