Premiers pas avec NumPy : le couteau suisse du traitement des données

NumPy (Numerical python) est une puissante bibliothèque Python qui fournit des outils avancés pour le calcul scientifique et le traitement des données. Il est connu pour sa capacité à gérer des tableaux multidimensionnels (appelés tableaux à n dimensions), ce qui en fait l'outil de choix pour les data scientists, les chercheurs et les ingénieurs.

Installation et importation

Pour utiliser NumPy avec Python, installez-le en utilisant pip :

pip install numpy

Ensuite, importez-le dans votre code :

import numpy as np

Types de données de base

NumPy fournit une variété de types de données pour stocker différents types de données, notamment :

• Types entiers : int8, int16, int32 et int64
• Types à virgule flottante : float16, float32 et float64
• Types pluriels : complexe64 et complexe128
• Type booléen : bool

Créer un tableau

Les tableaux NumPy sont des objets qui représentent des données multidimensionnelles. Vous pouvez créer un tableau en utilisant :

• De la liste ou du tuple : np.array()
• à partir de la valeur scalaire : np.full() 和 np.ones()
• À partir du fichier : np.loadtxt()
• Utilisez les fonctions NumPy : np.arange()、np.linspace() 和 np.random.rand()

Opérations sur les tableaux

NumPy fournit une large gamme de fonctions de manipulation de tableaux, notamment :

• Opérations arithmétiques : addition (+), soustraction (-), multiplication (*) et division (/)
• Opérations logiques : Égal (==), Différent (!=), Supérieur à (>) et Inférieur à (<)
• Opérations sur les tableaux : Somme, moyenne, maximum et minimum
• Masque Booléen : Sélectionnez des éléments dans un tableau

Indexation et découpage

Vous pouvez accéder aux éléments d'un tableau en utilisant indexation et découpage :

• Index : Utilisez des crochets ([])
• Slice : Utilisez deux points (:)

Diffusion

La diffusion est une fonctionnalité puissante de NumPy qui permet d'effectuer des opérations par éléments sur des tableaux de formes différentes.

Autres fonctionnalités utiles

En plus des opérations sur les tableaux, NumPy fournit de nombreuses autres fonctionnalités utiles, notamment :

• Algèbre linéaire : Multiplication matricielle, valeurs propres et vecteurs propres
• Génération de nombres aléatoires : Générez des nombres aléatoires à partir de diverses distributions
• Entrée/sortie de fichier : Enregistrer et charger des tableaux
• Optimisation : OptimisationOutils
pour le calcul scientifique

Exemple

Voici un exemple de calcul de statistiques simples à l'aide de NumPy :

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print("平均值：", np.mean(data))
print("标准差：", np.std(data))

Conclusion

NumPy est un outil polyvalent et puissant qui offre un large éventail de capacités de traitement de données. Sa facilité d'utilisation, son efficacité et sa puissance en font l'outil de choix pour le calcul scientifique et l'analyse de données.

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!