Ein leistungsstarkes Tool zur Datenverarbeitung: NumPy ausführlich erklärt

Grundlegende Datentypen und Arrays

Die Kerndatenstruktur von

NumPy ist ein mehrdimensionales Array, das Ndarray genannt wird. ndarray speichert Werte desselben Datentyps und kann beliebig viele Dimensionen haben. NumPy unterstützt eine Vielzahl grundlegender Datentypen, darunter Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, boolesche Werte und komplexe Zahlen.

Array-Operationen

NumPy bietet eine Reihe von Array-Operationsfunktionen, mit denen verschiedene Operationen effizient ausgeführt werden können, darunter:

Arithmetische Operationen (Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division)

• Vergleichsoperationen (gleich, ungleich, größer als, kleiner als)
• Logische Operationen (UND, ODER, NICHT)
• Broadcasting (Verallgemeinerung eines skalaren oder niedrigdimensionalen Arrays zu einem hochdimensionalen Array)

Lineare Algebra

NumPy bietet leistungsstarke lineare Algebra-Funktionen, darunter:

Matrixmultiplikation, Inversion und Determinantenberechnung

• Systeme linearer Gleichungen lösen
• Eigenwerte und Eigenvektoren lösen

Statistische Operationen

NumPy bietet eine Reihe statistischer Operationsfunktionen zur Berechnung statistischer Werte, wie zum Beispiel:

Mittelwert, Median, Standardabweichung

• Kumulierte Summe, Maximalwert, Minimalwert
• Histogramme und Häufigkeitsverteilungen

Zufallszahlengenerierung

NumPy bietet verschiedene Zufallszahlengeneratoren, die Zufallszahlen nach verschiedenen Verteilungen generieren können, wie zum Beispiel:

Gleichmäßig verteilt

• Normalverteilung
• Binomialverteilung

Dateieingabe/-ausgabe

NumPy erleichtert das Laden und Speichern von Daten aus Dateien und

Datenbanken

. Es unterstützt eine Vielzahl von Dateiformaten, darunter:

CSV (durch Kommas getrennte Werte)

• TXT(Text)
• HDF5 (Hierarchisches Datenformat)

Integration mit anderen Bibliotheken

NumPy ist stark in andere beliebte

Python

-Bibliotheken integriert, darunter:

Matplotlib: für

Datenvisualisierung
Pandas
• : zur Datenverarbeitung und -analyse Scikit-learn: für
maschinelles Lernen

Apps

NumPy bietet Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen, darunter:

Wissenschaftliches Rechnen

• Datenanalyse
• Maschinelles
Lernen
• Bildbearbeitung
• Signalverarbeitung

Vorteile

NumPy hat sich aufgrund der folgenden Vorteile zum bevorzugten

Tool

für die Datenverarbeitung entwickelt:

Hohe Leistung durch Verwendung des zugrunde liegenden kompilierten Codes

• Präzise Syntax, einfach zu verwenden
• Umfangreicher Funktionssatz für verschiedene Vorgänge
• Hohe Integration mit anderen Bibliotheken zur Verbesserung der Skalierbarkeit

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin leistungsstarkes Tool zur Datenverarbeitung: NumPy ausführlich erklärt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!