Bagaimana cara menggunakan numpy untuk pengkomputeran berangka dalam python?

Bagaimana menggunakan numpy untuk pengkomputeran berangka dalam python?

numpy, pendek untuk python berangka, adalah asas pengkomputeran berangka dalam python. Fungsi terasnya berkisar di sekitar ndarray (n-dimensi array) objek, struktur data yang kuat yang menyediakan penyimpanan yang cekap dan manipulasi array besar data berangka. Berikut adalah pecahan cara menggunakan numpy dengan berkesan:

1. Pemasangan: Jika anda tidak memilikinya, pasang Numpy menggunakan PIP: Pip Pasang Numpy .

2. Mengimport Numpy: Mulailah dengan mengimport perpustakaan: import numpy sebagai np . Konvensyen sebagai NP digunakan secara meluas untuk keringkasan.

3. Mencipta Array: Numpy menawarkan beberapa cara untuk membuat array:

• Dari senarai: my_array = np.array ([1, 2, 3, 4, 5]) Senarai bersarang membuat array pelbagai dimensi: my_matrix = np.array ([[1, 2], [3, 4]]) .
np.ones ((2, 2)) Mewujudkan pelbagai 2x2. np.arangange (10) mencipta urutan dari 0 hingga 9. np.linspace (0, 1, 11) mencipta 11 titik jarak rata antara 0 dan 1. Operasi Array: Kekuatan Numpy terletak pada keupayaannya untuk melakukan operasi elemen-bijak pada tatasusunan dengan cekap. Contohnya:
• my_array 2 menambah 2 ke setiap elemen. tambahan).
• np.dot (my_array1, my_array2) melakukan pendaraban matriks (untuk tatasusunan 2D).
5. Array Slicing and Expressing: Mengakses elemen array adalah intuitif: my_array [0] mendapat elemen pertama, my_matrix [1, 0] Dapatkan elemen pada baris kedua dan lajur pertama. Pengiraan membolehkan pengekstrakan sub-arrays: my_array [1: 4] mendapat elemen dari indeks 1 hingga 3.

6. Penyiaran: Peraturan penyiaran Numpy membenarkan operasi antara tatasusunan bentuk yang berbeza di bawah keadaan tertentu, memudahkan kod dan meningkatkan kecekapan.

7. Algebra linear: numpy menyediakan fungsi untuk operasi algebra linear seperti penyongsangan matriks ( np.linalg.inv () ), penguraian eigenvalue ( np.linalg.eig () (<code> np.linalg.solve () ).

Apakah fungsi numpy yang paling biasa digunakan dalam pengkomputeran saintifik?

Banyak fungsi numpy adalah penting untuk pengkomputeran saintifik. Berikut adalah beberapa yang paling kerap digunakan:

• np.array () : Fungsi asas untuk membuat tatasusunan. Nombor. np.min () : untuk mengira langkah -langkah statistik. Matriks. pemprosesan). Numpy?

  Kelebihan prestasi Numpy berpunca daripada penggunaan operasi vektor dan kod C dioptimumkan di bawah tudung. Walau bagaimanapun, anda boleh meningkatkan prestasi dengan:

  • vektorisasi: Elakkan gelung eksplisit apabila mungkin. Operasi Numpy sememangnya vektor, bermakna mereka beroperasi pada keseluruhan tatasusunan sekaligus, lebih cepat daripada meleleh melalui unsur -unsur secara individu. np.float32 bukan np.float64 Jika ketepatan tidak kritikal) untuk mengurangkan penggunaan memori dan meningkatkan kelajuan.
  Pertimbangkan menggunakan array yang dipetakan memori ( np.memmap ) untuk dataset yang sangat besar yang tidak sesuai sepenuhnya dalam RAM. yang tidak dapat dioptimumkan dengan cukup dengan numpy sahaja, pertimbangkan untuk menggunakan numba (kompilasi hanya dalam masa) atau cython (menggabungkan python dan c) untuk speedups yang ketara.
Domain:
• Pemprosesan Imej: Mewakili imej sebagai array numpy membolehkan manipulasi, penapisan, dan transformasi yang cekap
Analisis: Numpy memudahkan manipulasi, pembersihan, dan analisis data, membolehkan pengiraan statistik yang cekap dan visualisasi data. sistem, menyelesaikan persamaan pembezaan, dan melaksanakan analisis berangka. dan satu set fungsi yang kaya untuk pelbagai aplikasi.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara menggunakan numpy untuk pengkomputeran berangka dalam python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!