NumPy 入門: データ処理のスイス アーミー ナイフ

NumPy (数値 python) は、科学計算およびデータ処理 #tool# のための高レベル ## を提供する強力な Python ライブラリです。 ##。多次元配列 (n 次元配列と呼ばれる) を処理できることで知られており、データ サイエンティスト、研究者、エンジニアにとって最適なツールとなっています。 インストールとインポート

Python で NumPy を使用するには、pip:

を使用してインストールします。 リーリー

次に、それをコードにインポートします: リーリー

基本的なデータ型

NumPy は、次のようなさまざまな種類のデータを保存するためのさまざまなデータ型を提供します。

整数型:

int8、int16、int32、および int64

• 浮動小数点型: float16、float32、および float64
• 複合型: complex64 および complex128
• ブール型: bool
• 配列の作成

NumPy 配列は、多次元データを表すオブジェクトです。次のメソッドを使用して配列を作成できます:

リストまたはタプルから:

np.array()

• スカラー値から: np.full()
および
• np.ones() ファイルから: np.loadtxt()
• NumPy 関数を使用します: np.arange()
、
• np.linspace()、および np.random.rand() 配列操作

NumPy は、次のような幅広い配列操作関数を提供します。

算術演算:

加算 ( )、減算 (-)、乗算 (*)、除算 (/)

• 論理演算: 等しい (==)、等しくない (!=)、より大きい (>)、およびより小さい (<)
• 配列演算: 合計値、​​平均値、最大値、最小値
• ブールマスク: 配列から要素を選択します
• インデックス作成とスライス

インデックス付け

とスライスを使用して配列内の要素にアクセスできます:

インデックス: 角括弧を使用します ([]

)

• スライス: コロン (:)
を使用します
• ＃＃＃＃＃＃放送＃＃＃＃＃＃ ブロードキャストは、さまざまな形状の配列に対して要素ごとの操作を実行できるようにする NumPy の強力な機能です。 その他の便利な機能

配列操作に加えて、NumPy は次のような他の多くの便利な関数も提供します。

線形代数:

行列の乗算、固有値、固有ベクトル

乱数生成: さまざまな分布の乱数を生成します

ファイル入出力:

配列の保存とロード
• 最適化:
• 最適化ツール 科学計算用
＃＃＃＃＃＃例＃＃＃＃＃＃
• 以下は、NumPy を使用して単純な統計を計算する例です: リーリー ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃ NumPy は、幅広いデータ処理機能を提供する多用途で強力なツールです。その使いやすさ、効率性、パワーにより、科学計算や
データ分析
• に推奨されるツールとなっています。

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