파이썬에서 수치 컴퓨팅에 Numpy를 사용하는 방법은 무엇입니까?

파이썬에서 수치 컴퓨팅에 Numpy를 사용하는 방법?

수치 파이썬의 경우 짧고 짧은 Numpy는 파이썬에서 수치 컴퓨팅의 초석입니다. 핵심 기능은 ndarray (n-dimensional array) 객체를 중심으로 진행됩니다. 다음은 Numpy를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 고장입니다.

1. 설치 : 이미 없으면 PIP를 사용하여 Numpy를 설치하십시오 : numpy .

2. Numpy 가져 오기 : 라이브러리 가져 오기 : Numpy를 np 로 가져옵니다. np 컨벤션은 간결하게 널리 채택되었습니다.

3. 배열 생성 : numpy는 배열을 만드는 몇 가지 방법을 제공합니다 :

• 목록에서 : my_array = np.array ([1, 2, 3, 4, 5]) 1D 배열을 만듭니다. 중첩 목록은 다차 차원 배열 생성 : my_matrix = np.array ([1, 2], [3, 4]) . np.ones ((2, 2)) 는 2x2 배열을 만듭니다. np.arange (10) 0에서 9까지 시퀀스를 만듭니다. np.linspace (0, 1, 11) 0과 1 사이에 11 개의 균등 한 간격 점을 생성합니다. 배열 작업 : Numpy의 강도는 배열에서 요소 별 작업을 효율적으로 수행하는 능력에 있습니다. 예 :
  • 각 요소에 2를 추가합니다.
  • my_array * 3 각 요소에 3을 곱합니다. 추가). 배열 슬라이싱 및 인덱싱 : 배열 요소에 액세스하는 것은 직관적입니다. my_array [0] 첫 번째 요소 my_matrix [1, 0] 두 번째 행과 첫 번째 열에서 요소를 가져옵니다. 슬라이싱은 하위 배열을 추출 할 수 있습니다 : my_array [1 : 4] 색인 1에서 3에서 3에서 요소를 가져옵니다.

    6. 방송 : Numpy의 방송 규칙은 특정 조건에서 다른 모양의 배열 사이에서 조작을 허용하고 코드를 단순화하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

    7. 선형 대수 : numpy는 행렬 역전 ( np.linalg.inv () ), 고유 값 분해 ( np.eig () ), eigenvalue decomposition ( np.eig () )와 같은 선형 대수 작업에 대한 기능을 제공합니다. ( np.linalg.solve () ). 가장 자주 사용되는 것들이 있습니다.

    • np.array () : 배열 생성을위한 기본 기능.
    • np.arange () 및 np.linspace () 의 생성 시퀀스. 숫자.
    • np.reshape () : 데이터를 변경하지 않고 배열 모양을 변경합니다. np.min () : 통계 측정을 계산합니다.
    • np.dot () : 행렬 곱셈 및 도트 제품. 행렬.
    • np.linalg.solve () 및 np.linalg.inv () : 선형 방정식을 해결하고 매트릭스 수색을 찾는 데. Processing). Numpy?

      Numpy의 성능 장점은 벡터화 된 작업 및 최적화 된 C 코드 사용에서 비롯됩니다. 그러나

      • 벡터화 : 가능할 때마다 명시 적 루프를 피하십시오. Numpy의 작업은 본질적으로 벡터화되어 전체 배열에서 개별적으로 요소를 통한 반복보다 훨씬 빠른 전체 배열에서 작동합니다.
      • 방송 : 방송을 활용하여 명시 적 배열 재구성 또는 루프의 필요성을 최소화하기 위해
      • 데이터 유형을 선택하십시오. np.float32 np.float64 정밀도가 중요하지 않은 경우) 메모리 사용량을 줄이고 속도를 향상시키기위한
      • 메모리 관리 : 특히 큰 배열에서 메모리 사용을 염두에 두십시오. RAM에 완전히 맞지 않는 매우 큰 데이터 세트에 대한 메모리 맵 어레이 ( np.memmap )를 고려하십시오.
      • 프로파일 링 : 프로파일 링 도구 (예 : cprofile )를 사용하여 코드에서 성능 병력을 식별합니다. 그것은 Numpy만으로 충분히 최적화 할 수 없으며, Numba (Just-In-Time Compilation) 또는 Cython (Python and C 결합)을 사용하여 상당한 속도를 높이기 위해 Numpy Excels의 다용도를 전반적으로 전반적으로 전반적으로 전반적으로 사용하는 실제 응용 프로그램의 일부 예는 무엇입니까?

      도메인 :

      • 이미지 처리 : 이미지를 Numpy 어레이로 표현하는 이미지 표현 효율적인 조작, 필터링 및 변환을 허용합니다.
      • 머신 학습 : Numpy는 많은 기계 학습 라이브러리 (Scikit-Learn)의 기초를 형성합니다 (Scikit-Learn)의 기초, 데이터 프로세스 및 모델 교육 및 모델 교육 및 모델 교육을 처리합니다. 분석 : Numpy는 데이터 조작, 청소 및 분석을 단순화하여 효율적인 통계 계산 및 데이터 시각화를 가능하게합니다.
      • 재무 모델링 : Numpy의 기능은 재무 모델 구축, 위험 평가 수행 및 분석에 중요합니다.
      • Spectific Simulations : NUTMING 및 NUTCY NUTMING. 물리적 시스템, 미분 방정식 해결 및 수치 분석 수행.
      • 신호 처리 : Numpy의 FFT 기능은 오디오 처리 및 통신과 같은 다양한 응용 프로그램에서 신호를 분석하고 조작하는 데 필수적입니다. 광범위한 애플리케이션을위한 효율성, 다양성 및 풍부한 기능 세트.

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