Comment utiliser Numpy pour l'informatique numérique dans Python?

Comment utiliser Numpy pour le calcul numérique dans Python?

Numpy, abréviation de Python numérique, est la pierre angulaire de l'informatique numérique dans Python. Sa fonctionnalité principale tourne autour de l'objet ndArray (tableau N-dimension), une puissante structure de données qui fournit un stockage et une manipulation efficaces de grands baies de données numériques. Voici une ventilation de la façon d'utiliser efficacement Numpy:

1. Installation: Si vous ne l'avez pas déjà, installez Numpy à l'aide de PIP: PIP Installer Numpy .

2. Importation de Numpy: Commencez par importer la bibliothèque: Importer Numpy en tant que NP . La convention en tant que NP est largement adoptée par la concision.

3. La création de tableaux: Numpy propose plusieurs façons de créer des tableaux:

• à partir de listes: my_array = np.array ([1, 2, 3, 4, 5]) crée un tableau 1D. Les listes imbriquées créent des tableaux multidimensionnels: my_matrix = np.array ([[1, 2], [3, 4]]) .
• Utilisation de fonctions: np.zeros ((3, 4)) Créer un tableau 3x4 rempli avec des zéros. np.ones ((2, 2)) crée un tableau 2x2 de ceux. np.arange (10) crée une séquence de 0 à 9. np.linspace (0, 1, 11) Crée 11 points uniformément espacés entre 0 et 1. NP.Random.Rand (3, 3) Génére un arroi 3x3 de nombres aléatoires entre 0 et 1.

Opérations du tableau: La force de Numpy réside dans sa capacité à effectuer efficacement les opérations d'élément sur les tableaux. Par exemple:

• my_array 2 ajoute 2 à chaque élément.
• my_array * 3 multiplie chaque élément par 3.
• My_Array1 My_Array2 Ajoute des éléments correspondants de deux arties (élément-sage addition).
• np.dot (my_array1, my_array2) Effectue la multiplication de la matrice (pour les tableaux 2D).

5. Le découpage et l'indexation du tableau: accéder aux éléments du tableau est intuitif: my_array [0] obtient le premier élément, my_matrix [1, 0] obtient l'élément à la deuxième ligne et à la première colonne. Le tranchage permet d'extraire des sous-arrayons: my_array [1: 4] obtient des éléments de l'index 1 à 3.

6. BRODICATION: Les règles de diffusion de Numpy permettent des opérations entre les tableaux de différentes formes dans certaines conditions, simplifiant le code et améliorant l'efficacité.

7. Algèbre linéaire: Numpy fournit des fonctions pour les opérations d'algèbre linéaire comme l'inversion de la matrice ( np.linalg.inv () ), la décomposition de la valeur eigen ( np.linalg.eig () ) et la résolution des équations linéaires ( np.linalg.solve () ).

Quelles sont les fonctions Numpy les plus courantes utilisées dans le calcul scientifique?

De nombreuses fonctions Numpy sont cruciales pour l'informatique scientifique. Voici quelques-uns des plus fréquemment utilisés:

• np.array () : la fonction fondamentale pour créer des tableaux.
• np.arange () et np.linspace () : pour les séquences générationne Nombres.
• np.Reshape () : modifie la forme d'un tableau sans modifier ses données.
• np.sum () , np.mean () , () ,, <code> np.min () : pour calculer les mesures statistiques.
• np.dot () : pour les produits de multiplication et de points de matrice.
• np.transpose () : pour la transition pour la transpose matrices.
• np.linalg.solve () et np.linalg.inv () : pour résoudre les équations linéaires et trouver des inverses de matrice.
• NP.FFT. traitement).
• np.random. * : fonctions pour générer des nombres aléatoires à partir de diverses distributions.
• np.where () : Création de bille conditionnelle. Numpy?

  L'avantage de performance de Numpy découle de son utilisation des opérations vectorisées et du code C optimisé sous le capot. Cependant, vous pouvez encore améliorer les performances de:

  • Vectorisation: Évitez les boucles explicites chaque fois que possible. Les opérations de Numpy sont intrinsèquement vectorisées, ce qui signifie qu'elles fonctionnent sur des tableaux entiers à la fois, beaucoup plus rapidement que d'itéralement les éléments individuellement.
  • Broadcasting: Tirez la radiodiffusion pour minimiser le besoin de types de réseaux explicitS np.float32 au lieu de np.float64 si la précision n'est pas critique) pour réduire l'utilisation de la mémoire et améliorer la vitesse.
  • Gestion de la mémoire: Soyez conscient de l'utilisation de la mémoire, en particulier avec les grands tableaux. Envisagez d'utiliser des tableaux mappés par mémoire ( np.memmap ) pour de très grands ensembles de données qui ne s'intègrent pas entièrement dans Ram.
  • Profilage: Utilisez des outils de profilage (par exemple, CODE> CPROFILE CODE>) pour identifier les performances Bottlenecks dans votre code.
  • qui ne peut pas être suffisamment optimisé avec Numpy seul, envisagez d'utiliser Numba (compilation juste en temps) ou Cython (combinant Python et C) pour des accélérations significatives.

  Quels sont les exemples d'applications du monde réel où Numpy excelle? Domaines:

  • Traitement d'images: Représenter les images comme des tableaux Numpy permet une manipulation, un filtrage et une transformation efficaces.
  • Apprentissage automatique: Numpy Fonds les bases de nombreuses bibliothèques d'apprentissage machine (comme la formation SCIKIT. Analyse: Numpy simplifie la manipulation, le nettoyage et l'analyse des données, permettant des calculs statistiques efficaces et de la visualisation des données.
  • Modélisation financière: Les capacités de Numpy sont cruciales pour créer des modèles financiers, effectuer des évaluations des risques et analyser les données du marché. systèmes, résoudre des équations différentielles et effectuer une analyse numérique.
  • Traitement du signal: Les capacités FFT de Numpy sont vitales pour analyser et manipuler les signaux dans diverses applications, telles que le traitement audio et les télécommunications. et un riche ensemble de fonctions pour un large éventail d'applications.

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