Scurtă introducere în NumPy

Câteva cunoștințe de bază despre biblioteca NumPy și ufuncs

NumPy înseamnă Numerical Python și este a Piton bibliotecă pentru lucrul cu matrice. Cu ajutorul acestor tablouri, elemente din algebra liniară, cum ar fi vectorii și matricele, pot fi reprezentate în Piton. Deoarece o mare parte a bibliotecii este scrisă în C, aceasta poate efectua calcule deosebit de eficiente și rapide chiar și cu matrici mari.

Piton oferă o varietate de structuri de date care pot fi folosite pentru a stoca date fără biblioteci suplimentare. Cu toate acestea, aceste structuri, cum ar fi Liste Python, sunt doar foarte slab potrivite pentru operații matematice. Adăugând două Listele de numere element cu element poate fi rapid în detrimentul performanței atunci când se lucrează cu cantități mari de date.

Din acest motiv, a fost dezvoltat NumPy, deoarece oferă posibilitatea de a efectua operații numerice rapid și eficient. Deosebit de importante sunt calculele din domeniul algebrei liniare, cum ar fi înmulțirile matriceale.

NumPy, ca multe alte biblioteci, poate fi instalat direct de pe un notebook folosind pip. Pentru a face acest lucru, utilizați comanda „pip install” împreună cu numele modulului. Această linie trebuie să fie precedată de un semn de exclamare, astfel încât caietul să recunoască că este o comandă de terminal:

Dacă instalarea a avut succes, modulul poate fi pur și simplu importat și utilizat în notebook. Abrevierea „np” este adesea folosită aici pentru a economisi puțin timp în cursul programării și pentru a nu fi nevoie să introduceți NumPy de fiecare dată:

Matricele NumPy sunt o alternativă validă la cele convenționale Liste Python. Ele oferă posibilitatea de a stoca colecții multidimensionale de date. În cele mai multe cazuri, numerele sunt stocate, iar tablourile sunt folosite ca vectori sau matrice. De exemplu, un vector unidimensional ar putea arăta astfel:

Pe lângă diferitele funcții ale tablourilor NumPy, pe care le vom acoperi într-o postare separată, posibilele dimensionalități sunt încă importante pentru diferențiere:

Se disting următoarele dimensionalități:

• 0D — Matrice: Acesta este pur și simplu un scalar, adică un singur număr sau valoare.
• 1D — Matrice: Acesta este un vector, ca un șir de numere sau valori într-o singură dimensiune.
• 2D — Matrice: Acest tip de matrice este o matrice, adică o colecție de mai multe tablouri 1D.
• 3D — Matrice: Mai multe matrice formează un așa-numit tensor. Le-am explicat mai detaliat în articolul nostru despre TensorFlow.

În funcție de sursă, există mai multe diferențe fundamentale între matricele NumPy și Liste Python. Printre cele mai frecvent menționate sunt:

1. Consum de memorie: Matricele sunt programate astfel încât să ocupe o anumită parte a memoriei. Toate elementele matricei sunt apoi localizate acolo. Elementele a listă, pe de altă parte, pot fi îndepărtate în memorie. Ca urmare, a listă consumă mai multă memorie decât o matrice identică.
2. Viteză: Array-urile pot fi, de asemenea, procesate mult mai rapid decât Listele datorită consumului lor mai mic de memorie. Acest lucru poate face o diferență semnificativă pentru obiectele cu câteva milioane de elemente.
3. Funcționalitate: Matricele oferă mult mai multe funcționalități, de exemplu, permit operațiuni element cu element, în timp ce listele nu.

Așa-numitele „Funcții Universale” (scurt: ufuncs) sunt folosite pentru a nu fi nevoit să execute anumite operații element cu element, ci direct pentru întregul tablou. În programarea computerelor, se vorbește despre așa-numita vectorizare atunci când comenzile sunt executate direct pentru întregul vector.

Acest lucru nu este doar mult mai rapid în programare, dar duce și la calcule mai rapide. În NumPy, sunt oferite câteva dintre aceste funcții universale, care pot fi utilizate pentru o varietate de operațiuni. Printre cele mai cunoscute sunt:

• Cu „add()” puteți însuma mai multe tablouri element cu element.
• „subtract()” este exact opusul și scade matricea element cu element.
• „multiply()” înmulțește două tablouri element cu element.
• „matmul()” formează produsul matriceal a două tablouri. Rețineți că, în majoritatea cazurilor, acest lucru nu va da același rezultat ca „multiplicare()”.

• NumPy înseamnă Numerical Python și este o bibliotecă Python pentru lucrul cu matrice.
• Cu ajutorul acestor tablouri, elemente din algebra liniară, cum ar fi vectorii și matricele, pot fi reprezentate în Python.
• Deoarece o mare parte din bibliotecă este scrisă în C, aceasta poate efectua calcule deosebit de eficiente și rapide chiar și cu matrici mari.
• Matricele NumPy sunt comparabile cu listele Python, dar sunt semnificativ superioare acestora în ceea ce privește cerințele de memorie și viteza de procesare.

Scurtă introducere în NumPy republicată din sursă https://towardsdatascience.com/3short-introduction-to-numpy-3a65ec23eaba?source=rss—-7f60cf5620c9—4 prin https://towardsdatascience.com/feed

<!–

->