Oideachadh Python: Dè a th’ ann an NumPy agus mar a chleachdas tu leabharlann NumPy ann am Python

'S e cànan adhartach a th' ann am Python aig a bheil cumhachd agus mòr-chòrdte do leabharlannan.

Tha NumPy mar aon dhiubh sin, is dòcha am fear a tha comasach air cho iom-fhillteachd sa chànan a chur an cèill.

Tha an oideachadh NumPy seo a’ mìneachadh bunaitean NumPy, leithid an ailtireachd agus an àrainneachd, chì sinn e còmhla.

Ùine leughaidh tuairmseach: 13 minuti

ÀireamhPy, a sheasas airson Àireamhan Python, is e stòr leabhraichean a th’ ann Python stòr fosgailte air a dhèanamh suas de eileamaidean ioma-thaobhach agus aon-thaobhach. Is e inbhe a th’ ann a bhios a’ tomhas dàta àireamhach a-steach Python. ÀireamhPy tha e air a chleachdadh sa mhòr-chuid anns cha mhòr a h-uile raon far a bheil feum air àireamhachadh àireamhach, leithid saidheans agus innleadaireachd; mar sin, na comasan API ÀireamhPy tha iad air an cleachdadh gu mòr ann an saidheans dàta agus pacaidean Python innealan saidheansail, nam measg Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image, agus mòran eile.

Tha an oideachadh NumPy seo a’ mìneachadh bunaitean NumPy, leithid an ailtireachd aige, agus an àrainneachd. Tha seo uile air a mhìneachadh le cuideachadh bho eisimpleirean airson tuigse nas fheàrr.

Carson a chleachdas tu NumPy

ÀireamhPy na phasgan bunaiteach airson àireamhachadh àireamhach ann an Python. Bidh e a’ toirt seachad gnìomhan matamataigeach gus dàta agus gnìomhan obrachadh a-mach gus arrays agus matrices ioma-thaobhach obrachadh gu h-èifeachdach. Seo cuid de na h-adhbharan carson ÀireamhPy tha e deatamach:

• ÀireamhPy a’ toirt a-steach raon farsaing de ghnìomhan matamataigeach airson àireamhachd bhunasach, ailseabra sreathach, mion-sgrùdadh Fourier, agus barrachd.
• ÀireamhPy a’ coileanadh obrachaidhean àireamhach air seataichean dàta mòra gu h-èifeachdach.
• ÀireamhPy a’ toirt taic do arrays ioma-thaobhach, a’ leigeil le structaran dàta iom-fhillte leithid ìomhaighean, tonnan fuaim, agus tensors a bhith air an riochdachadh ann am modalan de ionnsachadh inneal.
• A’ toirt taic do sgrìobhadh còd pongail, a ghabhas leughadh airson àireamhachadh matamataigeach iom-fhillte.
• ÀireamhPy amalachadh le leabharlannan eile gus àireamhachadh saidheansail a dhèanamh; is iad sin SciPy (airson coimpiutaireachd saidheansail), Pandas (airson làimhseachadh agus mion-sgrùdadh dàta), agus scikit-learn (airson ionnsachadh innealan).
• Thathas a’ togail air mòran leabharlannan agus innealan coimpiutaireachd saidheansail is àireamhach ÀireamhPy.
• Tha gabhail ris agus seasmhachd farsaing ga dhèanamh na roghainn àbhaisteach airson gnìomhan coimpiutaireachd àireamhach.

Gu h-iomlan, ÀireamhPy a’ cluich pàirt chudromach san eag-shiostam Python airson coimpiutaireachd saidheansail, mion-sgrùdadh dàta,ionnsachadh fèin-ghluasadach agus tuilleadh. Tha na h-obraichean eagrachaidh èifeachdach aige agus na gnìomhan matamataigeach farsaing ga fhàgail na inneal riatanach airson a bhith ag obair le dàta àireamhach ann an Python.

Iarrtasan NumPy

ThaNumPy API a-steach Python tha e air a chleachdadh sa mhòr-chuid airson coimpiutaireachd didseatach. Bheir e taic do raon farsaing de ghnìomhan matamataigeach gus obrachadh air dàta gu h-èifeachdach. Gu h-ìosal tha cuid de raointean tagraidh cumanta far a bheil NumPy air a chleachdadh gu farsaing:

1. Mion-sgrùdadh dàta: Tha NumPy a’ tabhann gnìomhachd rèite luath is èifeachdach, gan dèanamh freagarrach airson gnìomhan leithid glanadh dàta, sìoladh agus cruth-atharrachadh. Tha e air a chleachdadh sa mhòr-chuid ann am mion-sgrùdadh agus riaghladh dàta saidheansail, gu sònraichte nuair a bhios tu ag obair le stòran-dàta mòra, farsaing.
2. Ionnsachadh inneal (ionnsachadh innealan) e inntleachd fuadain: frèaman eadar-dhealaichte de ionnsachadh innealan e ionnsachadh domhainn in Python, coltach TensorFlow e PyTorch, a bhith an urra ri arrays NumPy gus dàta cuir a-steach, paramadairean modail, agus toraidhean a riaghladh.
3. Coimpiutaireachd saidheansail: Tha NumPy air a chleachdadh gu farsaing ann an tagraidhean coimpiutaireachd saidheansail leithid fiosaig, ceimigeachd, bith-eòlas, agus reul-eòlas airson làimhseachadh dàta, samhlaidhean àireamhach, agus mion-sgrùdadh. Bidh NumPy gu tric air a chleachdadh ann an samhlaidhean àireamhach agus modaladh àireamhach gus co-aontaran eadar-dhealaichte fhuasgladh, duilgheadasan optimization, agus duilgheadasan matamataigeach eile.
4. Làimhseachadh array: Tha NumPy a’ toirt seachad measgachadh de dhòighean airson arrays a làimhseachadh, leithid ath-mheudachadh, slicing, clàr-amais, cruachadh, sgoltadh, agus co-chòrdadh rèite. Tha na dòighean sin riatanach airson ullachadh agus làimhseachadh dàta ann an grunn obraichean coimpiutaireachd saidheansail.
5. Ionmhais agus eaconamas: Tha an NumP API cuideachd air a chleachdadh gu farsaing ann an anailisean dàta ionmhais agus eaconamas gus optimization pasgan a dhèanamh, mion-sgrùdadh cunnairt, mion-sgrùdadh sreath ùine, agus modaladh staitistigeil.
6. Innleadaireachd agus Robotics: Tha NumPy air a chleachdadh ann an cuspairean innleadaireachd leithid innleadaireachd meacanaigeach, catharra agus dealain airson gnìomhan leithid mion-sgrùdadh eileamaidean crìochnaichte, dealbhadh siostam smachd, agus samhlaidhean robotics.
7. Giullachd dhealbhan agus chomharran: Tha NumPy air a chleachdadh gu farsaing ann an giullachd ìomhaighean is chomharran agus mion-sgrùdadh.
8. Sealladh dàta: Cha bhith NumPy a’ toirt seachad sealladh dàta, ach a’ toirt taic do leabharlannan Mathplotlib e seabhag gus grafaichean agus ìomhaighean a ghineadh bho dhàta àireamhach.

Gu h-iomlan, tha sùbailteachd agus èifeachdas NumPy ga fhàgail na chùmhnant pacaid Python riatanach ann an raon farsaing de raointean tagraidh ann an coimpiutaireachd saidheansail, mion-sgrùdadh dàta agus nas fhaide air falbh.

mar eisimpleir

Tha na leanas na eisimpleir de Python ÀireamhPy:

# Importing NumPy Array
import numpy as np

# Creating an array using np.array() method
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# Printing
print(arr) # Prints [10 20 30 40 50]

Bun-chòd NumPy

Còd tùs an ÀireamhPy ri lorg anns an stòr github seo: https://github.com/numpy/numpy

Sgrìobhainnean NumPy

Gheibhear sgrìobhainnean NumPy, leabhraichean-làimhe fiosrachaidh agus stiùireadh luchd-cleachdaidh aig na ceanglaichean seo:

• https://numpy.org/doc/stable/user/absolute-beginners.html
• https://numpy.org/devdocs/dev/index.html

Obraichean le NumPy

A’ cleachdadh NumPy, faodaidh leasaiche na leanas a dhèanamh

• Obrachaidhean matamataigeach agus loidsigeach air arrays.
• Atharraichean Fourier agus cleachdaidhean airson a bhith a’ làimhseachadh chumaidhean.
• Obrachaidhean co-cheangailte ri ailseabra sreathach. Tha gnìomhan stèidhichte aig NumPy airson ailseabra sreathach agus gineadh àireamhan air thuaiream.

Coltach ri MatLab

Bithear a’ cleachdadh NumPy gu tric còmhla ri pacaidean mar SciPy (Saidheansail Python) e Mat-plotlib. Tha an cothlamadh seo air a chleachdadh gu farsaing an àite MatLab, àrd-ùrlar mòr-chòrdte airson coimpiutaireachd teignigeach. Ge-tà, an roghainn eile Python Tha MatLab a-nis air fhaicinn mar chànan prògramaidh nas ùire agus nas coileanta.

Is e stòr fosgailte a th’ ann, a tha na bhuannachd a bharrachd de NumPy.

NumPy sgaoileadh

An sgaoileadh àbhaisteach Python nach eil a’ tighinn leis a’ mhodal NumPy. Is e roghainn aotrom eile NumPy a chuir a-steach a’ cleachdadh an stàlaichear pacaid mòr-chòrdte Python, pip.

stàlaich pip gu tur

Is e an dòigh as fheàrr air NumPy a chomasachadh a bhith a’ cleachdadh pasgan dàna so-stàlaidh a tha sònraichte don t-siostam obrachaidh agad. Anns na binaries sin tha an stac SciPy iomlan (a ’toirt a-steach NumPy, SciPy, matplotlib, IPython, SymPy agus pasganan sròn còmhla ri pasganan bunaiteach Python).

NdArray nì

Is e an rud as cudromaiche a tha air a mhìneachadh ann an NumPy seòrsa de raon N-dimensional ris an canar ndarraigh. A 'toirt iomradh air cruinneachadh de stuthan den aon seòrsa. Gheibhear cothrom air nithean cruinneachaidh a’ cleachdadh clàr-amais stèidhichte air neoni.

Bidh gach eileamaid ann an ndarray a’ gabhail ris an aon mheud bloc mar chuimhneachan. Tha gach eileamaid ann an ndarray na nì de ​​sheòrsa dàta (ris an canar seòrsa).

Tha eileamaid sam bith air a thoirt a-mach à nì ndarray (le slicing) air a riochdachadh le nì Python de aon de na seòrsaichean raon sgalar. Tha an diagram a leanas a’ sealltainn dàimh eadar ndarray, seòrsa dàta nì (dtype), agus seòrsa raon sgalar

Faodar eisimpleir clas ndarray a thogail bho ghrunn chleachdaidhean cruthachaidh sreath a chaidh a mhìneachadh nas fhaide air adhart san oideachadh. Tha an ndarray bunaiteach air a chruthachadh a’ cleachdadh gnìomh rèite ann an NumPy mar a leanas.

numpy.array 

A’ cruthachadh ndarray bho nì sam bith a nochdas an eadar-aghaidh rèite no bho dhòigh sam bith a thilleas sreath.

numpy.array(rud, dtype = Chan eil gin, dèan lethbhreac = Fìor, òrdugh = Chan eil gin, subok = Meallta, ndmin = 0)

Gabhaidh an neach-togail gu h-àrd na paramadairean a leanas?

Thoir sùil air na h-eisimpleirean a leanas gus tuigse nas fheàrr fhaighinn.

Eisimpleir 1

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
print a

Tha na trì loidhnichean ann an sreath a’ cur an cèill:

• a’ toirt a-steach an leabharlann numpy agus a’ mìneachadh ailias np
• mìneachadh sreath aon-thaobhach anns a bheil trì eileamaidean: aon, dhà, agus trì
• clò-bhuail an raon air an sgrion

Tha an toradh mar a leanas

[1,2,3]

Eisimpleir 2

# more than one dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
print a

Tha na trì loidhnichean ann an sreath a’ cur an cèill:

• a’ toirt a-steach an leabharlann numpy agus a’ mìneachadh ailias np
• mìneachadh sreath dà-thaobhach anns a bheil ceithir eileamaidean air an roinn ann an dà shreath: aon, dhà sa chiad sreath agus trì, ceithir anns an dàrna sreath
• clò-bhuail an raon air an sgrion

Tha an toradh mar a leanas

[[1 2 3 4]]

Eisimpleir 3

# minimum dimensions 
import numpy as np 
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin = 2) 
print a

Tha na trì loidhnichean ann an sreath a’ cur an cèill:

• a’ toirt a-steach an leabharlann numpy agus a’ mìneachadh ailias np
• mìneachadh sreath dà-mheudach anns a bheil còig eileamaidean ann an aon sreath, le sònrachadh ioma-thaobhach tron ​​​​parameter ndmin
• clò-bhuail an raon air an sgrion

Tha an toradh mar a leanas

[[1 2 3 4 5]]

Eisimpleir 4

# dtype parameter import numpy mar np a = np.array ([1, 2, 3], dtype = iom-fhillte) clò-bhuail a

Tha an toradh mar a leanas?

[1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j]

An nì ndarraigh air a dhèanamh suas de earrann aon-thaobhach de chuimhne coimpiutair, còmhla ri sgeama clàr-amais a tha a’ mapadh gach eileamaid gu àite sa bhloc cuimhne. Anns a’ bhloc cuimhne tha eileamaidean ann an òrdugh mòr (stoidhle C) no prìomh òrdugh colbh (stoidhle FORTRAN no MatLab).

Seòrsan dàta

Tha NumPy a’ toirt taic do mheasgachadh fada nas motha de sheòrsan àireamhach na Python. Tha an clàr a leanas a’ sealltainn diofar sheòrsaichean dàta sgalar air am mìneachadh ann an NumPy.

Tha seòrsachan àireamhach NumPy nan eisimpleirean de nithean dtype (seòrsa dàta), gach fear le feartan sònraichte. Tha na dtypes rim faighinn mar np.bool, np.float32, msaa.

Seòrsa dàta Rudan (dtype)

Tha nì seòrsa dàta a’ toirt cunntas air mìneachadh a’ bhloc cuimhne stèidhichte a rèir sreath, a rèir nan taobhan a leanas

• Seòrsa dàta (rud iomlan, fleòdradh no Python)
• Meud an dàta
• Puingean òrduigh (beag-endian no mòr-endian)
• Ann an cùis seòrsa structaraichte, ainmean nan raointean, an seòrsa dàta de gach raon agus pàirt den bhloc cuimhne a chaidh a thoirt bho gach raon.
• Ma tha an seòrsa dàta na fho-bhàrraidh, an cumadh agus an seòrsa dàta

Tha an òrdugh byte air a cho-dhùnadh le bhith a’ ro-leasachan ”no” chun an t-seòrsa dàta. Tha “” a’ ciallachadh gu bheil an còdachadh ìosal (chan eil cho cudromach air a stòradh anns an t-seòladh as lugha). Tha “” a’ ciallachadh gu bheil an còdachadh mòr-endian (tha am byte as cudromaiche air a stòradh anns an t-seòladh as lugha).

Tha rud dtype air a thogail leis a’ cho-chòrdadh a leanas

numpy.dtype(rud, co-thaobhadh, lethbhreac)

Is iad na paramadairean:

• cuspair - Tionndaidh gu seòrsa dàta nì
• Co-thaobhadh - Ma tha e fìor, cuir pleadhag ris an raon gus am bi e coltach ri C-structar
• Copia - A’ dèanamh leth-bhreac ùr de dtype object. Ma tha e ceàrr, is e an toradh an iomradh air nì de ​​sheòrsa dàta freumhaichte

Eisimpleir 1

# a’ cleachdadh array-scalar type import numpy mar np dt = np.dtype(np.int32) print dt

Tha an toradh mar a leanas:

eadar 32

Eisimpleir 2

# int8, int16, int32, int64 faodar sreang co-ionann 'i1', 'i2', 'i4', etc. cuir a-steach àireamhach mar np dt = np.dtype ('i4') clò-bhuail dt 

Tha an toradh mar a leanas:

eadar 32

mar eisimpleir 3

Faodar # ainm faidhle a chleachdadh gus faighinn gu susbaint colbh aois in-mhalairt numpy mar np dt = np.dtype ([('aois', np.int8)]) a = np.array([(10,),(20,) ,(30,)], dtype = dt) clò-bhuail a ['aois']

Tha an toradh mar a leanas:

[10]

mar eisimpleir 4

cuir a-steach numpy mar np oileanach = np.dtype ([('ainm', 'S20'), ('aois', 'i1'), ('comharran', 'f4')]) a = np.array([( 'abc', 21, 50), ('xyz', 18, 75)], dtype = oileanach) clò-bhuail a

Tha an toradh mar a leanas:

[('abc', 21, 50.0), ('xyz', 18, 75.0)]

Tha còd caractar aig gach seòrsa dàta freumhaichte a dh’ aithnicheas e gu sònraichte e.

• 'b' ? boolean
• 'i' ? (soidhnichte) slàn
• 'u' ? gun a bhith air a shoidhnigeadh gu h-iomlan
• 'f' ? ann an fleòdradh
• 'c' ? iom-fhillte-fleòdradh
• 'm' - tìm
• 'M' ? ceann-latha
• 'O' ? (Python) nithean
• 'S', 'a' ? (byte-) sreang
• 'U' ? Unicode
• 'V' ? dàta amh (sibh)

Feartan array

ndarray.cruth

Bidh am feart eagrachaidh seo a’ tilleadh tuple air a dhèanamh suas de mheudan array. Faodaidh e cuideachd a bhith air a chleachdadh airson ath-mheudachadh an t-sreath.

Eisimpleir 1

cuir a-steach àireamhach mar np a = np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) clò-bhuail a.shape

Tha an toradh mar a leanas:

(2, 3)

Eisimpleir 2

# bidh seo ag ath-mheudachadh an in-mhalairt ndarray àireamhach mar np a = np.array ([[1,2,3],[4,5,6]]) a.shape = (3,2) clò-bhuail a 

Tha an toradh mar a leanas:

[[1 2 3 4 5 6]]

ndarray.ndim

Bidh am feart eagrachaidh seo a’ tilleadh àireamh tomhasan an t-sreath.

Eisimpleir 1

# bidh sreath de dh’ àireamhan le farsaingeachd chothromach a’ toirt a-steach àireamhach mar np a = np.arange(24) clò-bhuail a

Tha an toradh mar a leanas:

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23] 

Eisimpleir 2

# is e seo in-mhalairt raon aon-mheudach àireamhach mar np a = np.arange(24) a.ndim # a-nis ath-dhealbhadh e b = a.reshape(2,4,3) clò-bhuail b Tha trì tomhasan aig b

Tha an toradh mar a leanas:

[[[0, 1, 2] [3, 4, 5] [6, 7, 8] [9, 10, 11] [[12, 13, 14] [15, 16, 17] [18, 19 , 20] [21, 22, 23]] 

àireamhach.itemsize

Bidh am feart rèite seo a’ tilleadh fad gach eileamaid rèite ann am bytes.

Eisimpleir 1

# dtype of array is int8 (1 byte) import numpy mar np x = np.array ([1,2,3,4,5], dtype = np.int8) clò-bhuail x.itemsize

Tha an toradh mar a leanas:

1

Eisimpleir 2

Tha # dtype of array a-nis fleòdradh32 (4 bytes) import numpy mar np x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float32) clò-bhuail x.itemsize

Tha an toradh mar a leanas:

4

Tapaichean Cruthachaidh Array

falamh

A’ cruthachadh sreath neo-stèidhichte de chumaidhean sònraichte agus dtype. Cleachd an constructor a leanas

numpy.empty(cruth, dtype = fleòdradh, òrdugh = 'C')

Tha na paramadairean a leanas aig an neach-togail.

mar eisimpleir

Tha an còd a leanas a’ sealltainn eisimpleir de raon falamh.

cuir a-steach numpy mar np x = np.empty ([3,2], dtype = int) clò-bhuail x

Tha an toradh mar a leanas:

[[22649312 1701344351] [1818321759 1885959276] [16779776 156368896]]

Nòta: tha eileamaidean ann an sreath a’ sealltainn luachan air thuaiream leis nach eil iad air an tòiseachadh.

numpy.zeros

Tillidh e raon ùr de mheudan sònraichte, air a lìonadh le neamhan.

numpy.zeros(cruth, dtype = fleòdradh, òrdugh = 'C')

Bidh an neach-togail a’ gabhail na paramadairean a leanas.

Eisimpleir 1

# sreath de chòig neoni. Tha dtype bunaiteach na fleòdradh in-mhalairt àireamhach mar np x = np.zeros(5) clò-bhualadh x

Tha an toradh mar a leanas:

[0. 0. 0. 0. 0.]

mar eisimpleir 2

# custom type import numpy mar np x = np.zeros ((2,2), dtype = [('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) clò-bhuail x

Bu chòir dha an toradh a leanas a thoirt gu buil

[[(0,0)(0,0)] [(0,0)(0,0)]]         

numpy.ones

Tillidh e raon ùr den mheud is an seòrsa ainmichte, air a lìonadh leis an fheadhainn sin.

numpy.ones(cruth, dtype = Chan eil gin, òrdugh = 'C')

Bidh an neach-togail a’ gabhail na paramadairean a leanas.

Eisimpleir 1

# sreath de chòignear. Tha dtype bunaiteach na in-mhalairt fleòdraidh àireamhach mar np x = np.ones(5) print x

Tha an toradh mar a leanas:

[1. 1. 1. 1. 1.]

Eisimpleir 2

cuir a-steach numpy mar np x = np.ones ([2,2], dtype = int) clò-bhuail x

A-nis, bhiodh an toradh mar a leanas:

[[1 1] [1 1]]

Leughaidhean Co-cheangailte

• Ionnsachadh inneal: Coimeas eadar Random Forest agus craobh cho-dhùnaidhean
• Mar a tha inntleachd fuadain (AI) ag obair agus mar a tha e ag obair
• Bidh Python ag ùr-ghnàthachadh mar a bhios sgrùdairean dàta ag obair ann an Excel
• Eisimpleir Ionnsachadh Inneal le Python: Ioma Sreathach air ais
• Python agus dòighean adhartach, gnìomhan dunder airson prògramadh nas fheàrr
• Leabharlannan Python iongantach, ach air nach eil mòran eòlach

Ercole Palmeri