Библиотека NumPy в Python — установка и работа
Давайте познакомимся с NumPy и рассмотрим, как данная библиотека Python работает и помогает выполнять вычисления быстро и эффективно.
Введение в NumPy
NumPy означает Numerical Python и произносится как /nʌmpaɪ/. Numpy — это библиотека Python, выполняющая числовые вычисления. NumPy очень быстрая, поскольку написана на языке программирования C.
NumPy построена на линейной алгебре. Речь идет о матрицах и векторах и выполнении математических вычислений над ними.
Ключевой концепцией NumPy является тип данных массива NumPy. Массив NumPy может иметь одно или несколько измерений:
- Одномерные массивы(1D) представляют собой векторы.
- Двумерные массивы(2D) представляют собой матрицы.
- Массивы более высокой размерности представляют собой тензоры.
В отличие от встроенного типа списка, который может содержать элементы разных типов, массивы NumPy допускают только один тип данных для всех элементов. Поэтому мы говорим, что массив NumPy требует однородных значений данных.
Массив NumPy может содержать целые числа или числа с плавающей запятой, но не то и другое одновременно. Это ограничение позволяет Numpy ускорить вычисления линейной алгебры.
NumPy поддерживает основные операции, такие как среднее значение, минимум, максимум, стандартное отклонение, дисперсия и многие другие. Освоив NumPy, вы получите мощный инструмент для анализа числовых многомерных данных.
Для чего нужна NumPy
NumPy — важная библиотека, нужна как:
- Наука о данных
- Машинное обучение
- Обработка сигналов и изображений
- Научные и инженерные вычисления.
Установка NumPy
Поскольку NumPy — сторонний пакет, вам необходимо его установить. Чтобы установить NumPy, вы используете следующую команду pip:
pip install numpy
Импорт NumPy как np
После успешной установки NumPy вы можете импортировать его в свою программу следующим образом:
import numpy
По соглашению мы используем псевдоним библиотеки NumPy как np. Обратите внимание, что вы можете использовать любые псевдонимы. Но рекомендуется следовать правилам сообщества, чтобы другие могли быстрее понять ваш код:
import numpy as np
Пример с NumPy
Ссылаясь на модуль NumPy, вы можете использовать его функции и классы, например создавать новый массив.
Например, следующий код создает новый массив NumPy, содержащий три температуры в градусах Цельсия:
tc = np.array([25.5, 28.1, 30.6])
Чтобы преобразовать эти температуры из Цельсия в Кельвины, вы используете следующее:
tk = tc * 9 / 5 + 32 print(tk)
Выход:
[77.9 82.58 87.08]
Как видно из примера, расчет намного проще, чем следующий код Python:
tk = [c*9/5 + 32 for c in tc] print(tk)
Выход:
[77.9, 82.58, 87.08000000000001]
И скорость вычислений NumPy намного выше.