Un outil puissant pour le traitement des données : NumPy expliqué en détail

Types de données et tableaux de base

La

structure de données centrale de NumPy est un array multidimensionnel appelé ndarray. ndarray stocke les valeurs du même type de données et peut avoir n'importe quel nombre de dimensions. NumPy prend en charge une variété de types de données de base, notamment les entiers, les nombres à virgule flottante, les valeurs booléennes et les nombres complexes.

Opérations sur les tableaux

NumPy fournit une série de fonctions d'opération de tableau qui peuvent effectuer efficacement diverses opérations, notamment :

• Opérations arithmétiques (addition, soustraction, multiplication, division)
• Opérations de comparaison (égal à, non égal à, supérieur à, inférieur à)
• Opérations logiques (ET, OU, NON)
• Diffusion (généraliser un tableau scalaire ou de faible dimension à un tableau de haute dimension)

Algèbre linéaire

NumPy offre de puissantes capacités d'algèbre linéaire, notamment :

• Multiplication matricielle, inversion et calcul du déterminant
• Résolution de systèmes d'équations linéaires
• Résoudre les valeurs propres et les vecteurs propres

Opérations statistiques

NumPy fournit un ensemble de fonctions d'opérations statistiques pour calculer des valeurs statistiques, telles que :

• Moyenne, médiane, écart type
• Somme cumulée, valeur maximale, valeur minimale
• Histogrammes et distributions de fréquences

Génération de nombres aléatoires

NumPy fournit divers générateurs de nombres aléatoires capables de générer des nombres aléatoires suivant différentes distributions, telles que :

• Distribué uniformément
• Distribution normale
• Distribution binomiale

Entrée/sortie de fichier

NumPy facilite le chargement et la sauvegarde de données à partir de fichiers et de bases de données. Il prend en charge un large éventail de formats de fichiers, notamment :

• CSV (valeurs séparées par des virgules)
• TXT(Texte)
• HDF5 (Format de données hiérarchique)

Intégration avec d'autres bibliothèques

NumPy est hautement intégré à d'autres bibliothèques python populaires, notamment :

• Matplotlib : pour la visualisation des données
• pandas : pour le traitement et l'analyse des données
• Scikit-learn : pour l'apprentissage automatique

Applications

NumPy a des applications dans un large éventail de domaines, notamment :

• Informatique scientifique
• Analyse des données
• MachineApprentissage
• Traitement d'image
• Traitement du signal

Avantages

NumPy est devenu l'outil préféré pour le traitement des données en raison des avantages suivants :

Hautes performances, utilisant le code compilé sous-jacent
Syntaxe concise, facile à utiliser
Ensemble de fonctions étendu couvrant diverses opérations
Haute intégration avec d'autres bibliothèques pour améliorer l'évolutivité

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!