Начало работы с NumPy
Что такое NumPy?
NumPy (Numerical Python) — это пакет Python, который используется для обработки многомерных массивов. Это удобно при выполнении математических и статистических операций Python.
Он совместим с другими библиотеками, такими как pandas, Matplotlib и scikit-learn, что значительно упрощает программирование в науке о данных. В этом пошаговом руководстве основное внимание уделяется массивам NumPy.
Чтобы начать работу с NumPy, первым шагом будет его получение. Вам потребуется Python и pip (система управления пакетами для Python), установленные для установки и использования NumPy. Вы можете установить Python с https://www.python.org/downloads (эта версия должна поставляться с установленным pip).
Чтобы установить NumPy, откройте терминал и введите следующую команду:
Это должно установить NumPy на ваш компьютер.
После установки вам нужно импортировать NumPy в свой файл, чтобы использовать его. Обычно вам приходится делать это со всеми внешними пакетами Python. Вы можете импортировать его с помощью команды ниже, np обычно является псевдонимом, используемым для ссылки на NumPy в Python.
Массивы NumPy
Массивы NumPy имеют основополагающее значение для выполнения любой операции с использованием NumPy. Массивы NumPy могут быть многомерными. Чтобы создать массив NumPy, вы можете создать экземпляр из списка. Типы массивов NumPy имеют тип numpy.ndarray.
Многомерные массивы так же легко создавать, как и одномерные массивы. Ниже приведен пример двумерного массива.
Единицы
Единицы NumPy используются для возврата нового массива заданной формы и типа, заполненного единицами. Вы можете вызывать эту функцию для возврата как одномерных, так и многомерных массивов; все, что вам нужно сделать, это указать размерность в скобках функции. В приведенных ниже фрагментах кода показано использование функции единиц NumPy для создания массивов, содержащих единицы в виде чисел с плавающей запятой.
Нули
Так же, как и возврат массивов единиц, функция нулей NumPy позволяет вам возвращать новый массив заданной формы и типа, заполненный нулями. Фрагменты кода ниже показывают, как создать и использовать функцию нулей NumPy.
Организовать
Функция arange NumPy используется для возврата равномерно распределенных значений в пределах заданного интервала. Фрагмент кода ниже показывает, как вы можете использовать функцию arange NumPy для возврата равномерно распределенных значений с заданным диапазоном, а также указав точный интервал, который вы хотите между этими значениями.
Линспейс
Функция NumPy linspace используется для возврата значений, равномерно распределенных между начальным и конечным значениями. Это особенно полезно, когда вы пытаетесь создать равномерно распределенный список элементов для оси X.
Случайный
Случайная функция NumPy позволяет генерировать матрицу случайных чисел между указанным диапазоном или в виде матрицы. Вы можете создать матрицу n на n из случайных равномерно распределенных чисел или создать матрицу с заданным количеством целых чисел в пределах диапазона.
Хотите узнать больше о моем технологическом путешествии, а также о полезных ресурсах и возможностях для новичков в этой области? Обязательно подпишитесь на меня на Medium, чтобы не пропустить ни одного из моих следующих постов.
