Bagaimana cara menggunakan numpy untuk pengkomputeran berangka dalam python?

Artikel ini memperkenalkan Numpy, perpustakaan pengkomputeran teras Python. Ia memperincikan penciptaan array, manipulasi, operasi (termasuk penyiaran dan aljabar linear), dan teknik pengoptimuman prestasi. Aplikasi dunia nyata dalam pelbagai f

Bagaimana cara menggunakan numpy untuk pengkomputeran berangka dalam python?

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

1. Pemasangan: Jika anda tidak memilikinya, pasang Numpy menggunakan PIP: pip install numpy .

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

3. Membuat Arrays: Numpy menawarkan beberapa cara untuk membuat tatasusunan:

• Dari senarai: my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mencipta array 1D. Senarai bersarang membuat array pelbagai dimensi: my_matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) .
• Menggunakan Fungsi: np.zeros((3, 4)) mencipta array 3x4 yang diisi dengan sifar. np.ones((2, 2)) mencipta pelbagai 2x2. np.arange(10) mewujudkan urutan dari 0 hingga 9. np.random.rand(3, 3) np.linspace(0, 1, 11) mencipta 11 titik jarak rata antara 0 dan 1.

4. 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.
• my_array * 3 melipatgandakan setiap elemen dengan 3.
• my_array1 my_array2 menambah unsur-unsur yang sepadan dengan dua tatasusunan (penambahan elemen).
• np.dot(my_array1, my_array2) melakukan pendaraban matriks (untuk tatasusunan 2D).

5. Pengiraan dan Pengindeksan Array: Mengakses Elemen Array adalah intuitif: my_array[0] mendapat elemen pertama, my_matrix[1, 0] mendapat 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 array pelbagai bentuk 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() ), dan menyelesaikan persamaan linear ( 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.
• np.arange() dan np.linspace() : untuk menjana urutan nombor.
• np.reshape() : Mengubah bentuk array tanpa mengubah datanya.
• np.sum() , np.mean() , np.std() , np.max() , np.min() : untuk mengira langkah statistik.
• np.dot() : Untuk pendaraban matriks dan produk titik.
• np.transpose() : untuk transposing matriks.
• np.linalg.solve() dan np.linalg.inv() : untuk menyelesaikan persamaan linear dan mencari matriks terbalik.
• np.fft.* : Fungsi untuk transformasi Fourier Fast (penting dalam pemprosesan isyarat).
• np.random.* : Fungsi untuk menghasilkan nombor rawak dari pelbagai pengagihan.
• np.where() : Penciptaan array bersyarat.

Bagaimanakah saya dapat meningkatkan prestasi pengiraan berangka saya menggunakan 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, jauh lebih cepat daripada meleleh melalui unsur -unsur secara individu.
• Penyiaran: Penyiaran Leverage untuk meminimumkan keperluan untuk membentuk semula array yang jelas atau gelung.
• Jenis Data: Pilih jenis data yang sesuai untuk tatasusunan anda (misalnya, np.float32 dan bukannya np.float64 Jika ketepatan tidak kritikal) untuk mengurangkan penggunaan memori dan meningkatkan kelajuan.
• Pengurusan memori: Berhati -hati dengan penggunaan memori, terutamanya dengan tatasusunan besar. Pertimbangkan menggunakan tatasusunan memori yang dipetakan ( np.memmap ) untuk dataset yang sangat besar yang tidak sesuai sepenuhnya dalam RAM.
• Profil: Gunakan alat profil (misalnya, cProfile ) untuk mengenal pasti kesesakan prestasi dalam kod anda.
• Numba atau Cython: Untuk bahagian komputasi yang intensif kod anda yang tidak dapat dioptimumkan dengan cukup dengan numpy sahaja, pertimbangkan untuk menggunakan Numba (hanya kompilasi dalam masa) atau cython (menggabungkan python dan c) untuk speedups yang signifikan.

Apakah beberapa contoh aplikasi dunia nyata di mana numpy cemerlang?

Fleksibiliti Numpy menjadikannya tidak ternilai di banyak domain saintifik dan kejuruteraan:

• Pemprosesan Imej: Mewakili imej sebagai tatasusunan Numpy membolehkan manipulasi, penapisan, dan transformasi yang cekap.
• Pembelajaran Mesin: Numpy membentuk asas banyak perpustakaan pembelajaran mesin (seperti Scikit-learn), pengendalian data pra-proses, kejuruteraan ciri, dan latihan model.
• Analisis Data: Numpy memudahkan manipulasi data, pembersihan, dan analisis, membolehkan pengiraan statistik yang cekap dan visualisasi data.
• Pemodelan Kewangan: Keupayaan Numpy adalah penting untuk membina model kewangan, melakukan penilaian risiko, dan menganalisis data pasaran.
• Simulasi saintifik: Kelajuan dan kecekapan Numpy adalah penting untuk mensimulasikan sistem fizikal, menyelesaikan persamaan pembezaan, dan melakukan analisis berangka.
• Pemprosesan Isyarat: Keupayaan FFT Numpy adalah penting untuk menganalisis dan memanipulasi isyarat dalam pelbagai aplikasi, seperti pemprosesan audio dan telekomunikasi.

Ringkasnya, Numpy adalah alat asas bagi sesiapa yang bekerja dengan data berangka dalam Python, menawarkan kecekapan, fleksibiliti, 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!