Introducción a NumPy
NumPy es un paquete de código abierto de python. Se puede utilizar para computación científica y numérica. Principalmente se utiliza para un cálculo más eficiente en matrices. Está basado y escrito en C y Python. Es un paquete de Python y la palabra Numpy significa Python numérico. Se utiliza principalmente para el procesamiento de una matriz multidimensional homogénea. Es una biblioteca central para cálculos científicos. Por lo tanto, tiene poderosos objetos de matriz multidimensional y herramientas integradoras que son útiles mientras se trabaja con estas matrices. Es importante en casi todas las programaciones científicas en Python, que incluye aprendizaje automático, estadísticas, bioinformática, etc. Proporciona una funcionalidad realmente buena que está muy bien escrita y funciona de manera eficiente. Se centra principalmente en realizar operaciones matemáticas en matrices contiguas, de forma muy similar a las matrices que tiene en lenguajes de nivel inferior como C. En otras palabras, se utiliza en la manipulación de datos numéricos. Por eso, python se puede usar como una alternativa a MATLAB.
Entendiendo a Numpy
Una de las bibliotecas más utilizadas en Python es Numpy. Las técnicas de Data Science necesitan que el trabajo se realice en matrices y matrices de gran tamaño y se debe realizar un gran cálculo numérico para extraer información útil de la misma, lo que se facilita mediante la recopilación de varias funciones matemáticas en NumPy. Aunque es una biblioteca importante para la mayoría de la informática científica en Python, algunas otras bibliotecas dependen de los arreglos NumPy como entradas y salidas básicas. También proporciona funciones que permiten a los desarrolladores realizar funciones matemáticas y estadísticas básicas y avanzadas en matrices y matrices multidimensionales con un número muy menor de líneas de código. La estructura de datos de matriz 'ndarray' o n-dimensional es la funcionalidad principal de Numpy. Estas matrices son homogéneas y todos los elementos de la matriz deben ser del mismo tipo.
Las matrices NumPy son más rápidas en comparación con las listas de Python. Pero las listas de Python son más flexibles que las matrices numpy, ya que solo puede almacenar el mismo tipo de datos en cada columna.
Caracteristicas -
- Es una combinación de C y Python.
- Matrices homogéneas multidimensionales. Ndarray que son una matriz ndimensional
- Diversas funciones para matrices.
- Remodelación de matrices Python se puede usar como una alternativa a MATLAB.
¿Cómo hace Numpy que trabajar sea tan fácil?
Puede crear fácilmente matrices homogéneas y realizar varias operaciones en él como,
- Importándolo usando el siguiente comando, importe numpy como numpy.
NumPy n-dimentional array
Una de las características más importantes de Numpy es una matriz n-dimensional que es nd-array. El número de dimensiones de una matriz no es más que la clasificación de la matriz. Aquí están algunos ejemplos. arrA = numpy.array ((10, 20, 30))
Crear una matriz numpy
La siguiente línea crea una matriz,
arrA = numpy.arange (3)
Esto es como el rango en python. Esto creará una matriz de tamaño 3.
Algunas funciones básicas que se pueden usar con una matriz numpy
Echemos un vistazo a las funciones que podemos usar con la matriz y su propósito.
Importar numpy como numpy
arrC = numpy.array (((10, 20, 30), (40, 50, 60)))
ArrC.reshape (3, 2)
Salida: arrayC (((10, 20),
(30, 40) (50, 60)))La función de remodelación cambia el número de columnas y filas, por lo que después de remodelar la matriz obtendrá una nueva vista con el número diferente de columnas y filas.
Algunas funciones matemáticas en Numpy
Hay funciones matemáticas que se pueden usar con matrices Numpy. A continuación se muestran algunos ejemplos,
Importar numpy como numpy
arrA = numpy.array (((1, 2, 3), (4, 5, 6)))
arrB = numpy.array (((7, 8, 9), (10, 11, 12)))
numpy.add (arrA, arrB)
Esta función agrega matriz arrA y arrB
Salida:
arrayC (((8, 10, 12), (14, 16, 18)))
¿Por qué deberíamos usar?
Usamos python numpy array en lugar de una lista debido a las siguientes tres razones:
- Menos uso de memoria
- Rendimiento rápido
- Conveniente para trabajar
La primera razón para preferir las matrices numpy de Python es que requiere menos memoria en comparación con la lista de Python. Entonces, es rápido en términos de ejecución y, al mismo tiempo, es conveniente y fácil trabajar con él.
¿Qué podemos hacer con Numpy?
El soporte incorporado para matrices no está disponible en python, pero podemos usar listas de python como matrices.
arrayA = ('Hola', 'mundo')
print (arrayA)
Pero sigue siendo una lista de Python, no una matriz.
Así que aquí viene Numpy, que podemos usar para crear 2D, 3D que son matrices multidimensionales. Además, podemos hacer cálculos en matrices.
importar numpy como num
arr = matriz num. ((1, 2, 3, 4, 5, 6))
imprimir (arr)
Crea una matriz arr.
Luego, para matrices 2D y 3D,
importar numpy como num
arr = matriz num. (((1, 2, 3, 4, 5), (6, 7, 8, 9, 10, 11)))
imprimir (arr)
–Si desea conocer las dimensiones de su matriz, simplemente puede usar la siguiente función.
imprimir (arr.ndim)
–Si desea averiguar el tamaño de una matriz, simplemente puede usar la siguiente función,
imprimir (tamaño de llegada)
–Para descubrir la forma de una matriz, puede usar la función de forma.
imprimir (forma de arr.)
Le dirá el número de (col, filas)
También puede usar rebanar, remodelar y muchos más métodos con matrices numpy.
¿Por qué necesitamos?
Para hacer un cálculo lógico y matemático en matriz y matrices numpy es necesario. Realiza estas operaciones de manera demasiado eficiente y más rápida que las listas de Python.
Ventajas
1. Las matrices Numpy ocupan menos espacio.
Las matrices de NumPy son más pequeñas que las listas de Python. Una lista de Python podría ocupar hasta 20 MB de tamaño, mientras que una matriz podría ocupar 4 MB. Las matrices también son de fácil acceso para leer y escribir.
2. El rendimiento de la velocidad también es excelente. Realiza cálculos más rápidos que las listas de Python.
Como es de código abierto, no cuesta nada y utiliza un lenguaje de programación muy popular Python que tiene bibliotecas de alta calidad para casi todas las tareas. Además, es fácil conectar el código C existente al intérprete de Python.
Crecimiento profesional
Entre los lenguajes de programación, Python es una tecnología de tendencia en TI. Las oportunidades de carrera en Python están aumentando rápidamente en número en todo el mundo. Como Python es un lenguaje de programación de alto nivel, Python se ocupa de una legibilidad y concisión de código más rápidas, con líneas de código menores. Python es una de las mejores herramientas para crear scripts dinámicos en extensiones grandes y pequeñas.
Python se usa ampliamente en el desarrollo web, redacción de scripts, pruebas, desarrollo de aplicaciones y sus actualizaciones. Entonces, si alguien quiere ser experto en Python, tiene muchas opciones de carrera, como una puede ser desarrollador de Python, probador de Python o incluso un científico de datos.
Conclusión:
Ahora, como podemos ver, es realmente fuerte en términos de las funciones de biblioteca de alta calidad que tiene. Cualquiera puede realizar grandes cálculos o cálculos con solo unas pocas líneas de código. Esto es lo que lo convierte en una gran herramienta para varios cálculos numéricos. Si alguien desea convertirse en un científico de datos, puede intentar dominar en Numpy. Pero primero, debes aprender y conocer Python antes de convertirte en un experto en Numpy.
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