Pythonで数値コンピューティングにNumpyを使用する方法は？

Pythonの数値コンピューティングにnumpyを使用する方法？

数値Pythonの略で、Pythonの数値コンピューティングの礎石です。そのコア機能は、 ndarray （n次元配列）オブジェクトを中心に展開します。これは、数値データの大きな配列の効率的なストレージと操作を提供する強力なデータ構造です。 Numpyを効果的に使用する方法の内訳は次のとおりです。

1。インストール：まだ持っていない場合は、pipを使用してnumpyをインストールします： pipインストールnumpy 。

2。 numpyのインポート：ライブラリをインポートすることから始めます： numpyをnp としてインポートします。 as np 条約は、簡潔さのために広く採用されています。

3。配列の作成： numpyは、配列を作成するいくつかの方法を提供します：

• fromリストから： my_array = np.array（[1、2、3、4、5]） 1D配列を作成します。ネストされたリストは、多次元配列を作成します： my_matrix = np.array（[1、2]、[3、4]]）。 np.ones（（2、2）） 2x2の配列を作成します。 np.Arange（10） 0から9までのシーケンスを作成します。アレイ操作： numpyの強さは、アレイで効率的に要素ごとの操作を実行する能力にあります。たとえば：
  • my_array 2 は各要素に2を追加します。
  • my_array * 3 各要素に3を掛けます。追加）。
  • np.dot（my_array1、my_array2）マトリックス乗算（2D配列の場合）を実行します。

  5。配列スライスとインデックス作成：配列要素へのアクセスは直感的です： my_array [0] 最初の要素を取得します。スライスすると、サブアレイを抽出できます： my_array [1：4] は、インデックス1から3の要素を取得します。

  6。放送： Numpyのブロードキャストルールにより、特定の条件下で異なる形状の配列間の操作が可能になり、コードを簡素化し、効率を向上させます。

  7。線形代数： numpyは、マトリックスの反転（ np.linalg.inv（））、eigenvalue分解（ np.linalg.eig（））などの線形代数操作の関数を提供します。 （ np.linalg.solve（））。

  科学コンピューティングで使用される最も一般的なnumpy関数は何ですか？最も頻繁に使用されるものの一部は次のとおりです。数字。

• np.reshape（）：データを変更せずに配列の形状を変更します。 np.min（）：統計的測定を計算するため。マトリックス。処理）。 numpy？

  numpyのパフォーマンスアドバンテージは、ボンネットの下でのベクトル化された操作と最適化されたCコードの使用に起因します。ただし、

  • ベクトル化：可能な限り明示的なループを避けてください。 Numpyの操作は本質的にベクトル化されています。つまり、要素を個別に繰り返すよりもはるかに速くアレイ全体で動作します。 np.float32 np.float64 の代わりに、精度が重要でない場合）メモリの使用量を減らして速度を向上させます。 RAMに完全に適合しない非常に大きなデータセットに対して、メモリマップアレイ（ np.memmap ）を使用することを検討してください。
  • プロファイリング：プロファイリングツール（ cprofile ）を使用して、コード内のパフォーマンスボトルネックを特定します。 Numpyだけで十分に最適化することはできません。Numba（Just-in-time Compilation）またはCython（PythonとCを組み合わせてPythonとCを組み合わせて）を使用することを検討してください。

  処理：画像をnumpyアレイとして表現すると、効率的な操作、フィルタリング、および変換が可能になります。

• 機械学習： numpyは、多くの機械学習ライブラリの基礎を形成します（Scikit-Learnなど）、データの前処理、機能工学、モデルトレーニングの取り扱い。効率的な統計計算とデータの視覚化を有効にする。分析。アプリケーション。

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