NumPy (Numerical Python) - це відкрита бібліотека, що надає підтримку багатовимірних масивів і матриць, А також математичні функції для роботи з ними. NumPy є одним з основних інструментів для роботи з числовими даними в Python.
Головною особливістю NumPy є об'єкт ndarray (N-dimensional array) - багатовимірний масив, який являє собою сітку однорідних елементів, що мають однаковий тип даних. Масиви NumPy можуть мати будь-яку кількість вимірювань і будь-який розмір.
Масиви NumPy можна використовувати для виконання різних операцій, таких як математичні обчислення, індексація, сортування, фільтрація тощо. Завдяки ефективній роботі з пам'яттю і оптимізованим алгоритмам, NumPy дозволяє виконувати операції над масивами швидше, ніж вбудовані в Python структури даних.
Важливо зазначити, що NumPy не є частиною стандартної бібліотеки Python і повинен бути встановлений окремо. Однак, багато наукових і чисельні пакети, такі як SciPy, pandas і scikit-learn, залежать від NumPy і автоматично його встановлюють при установці.
Що таке основний об'єкт у NumPy python?
Масиви ndarray дозволяють виконувати ефективні математичні операції над великими обсягами даних, такими як матричні операції, Лінійна алгебра, випадкові вибірки та інші обчислення. Крім того, NumPy python надає зручні функції для роботи з масивами та обробки даних.
Однією з головних переваг масивів ndarray є їх ефективність. Python-списки (list) надають аналогічну функціональність, але масиви ndarray володіють більш компактним зберіганням даних і можливістю виконувати векторні операції, що робить їх набагато швидше і ефективніше в роботі з великими обсягами даних.
Основне використання масивів ndarray полягає у виконанні операцій над елементами масиву, таких як додавання, множення, ділення та інших математичних операцій. Також масиви ndarray можуть бути передані в функції, використовувати їх в циклах і т.д., що робить їх дуже потужним інструментом при обробці даних і обчисленнях.
Роль основного об'єкта в Numpy Python
Масиви в NumPy існують як об'єкти класу ndarray і мають ряд основних властивостей і методів. Цей об'єкт дозволяє зберігати та оперувати числові значення, такі як цілі числа, числа з плаваючою комою та інші. Він являє собою єдину структуру даних, що містить елементи одного типу елементів, що забезпечує швидку обробку масивів даних.
Однією з ключових особливостей ndarray є його здатність працювати з багатовимірними даними. Він підтримує зберігання та обробку масивів розмірності від одного до N (де N – ціле додатне число). Завдяки цьому, NumPy стає потужним інструментом для вирішення складних завдань, що вимагають обробки великих обсягів даних.
Основний об'єкт ndarray надає безліч методів і функцій для маніпулювання даними, включаючи математичні операції, операції зрізів, зміна форми масивів та інші. За рахунок цих можливостей, NumPy стає корисним інструментом для роботи з числовими даними, табличними даними, обробки зображень і багатьма іншими завданнями, що вимагають аналізу і обробки даних в Python.
Використання основного об'єкта в NumPy python
Масиви numpy.ndarray володіють наступними властивостями:
| Властивість | Опис |
| Розмірність | Масиви можуть мати від 0 до n вимірювань |
| Розмір | Довжина в кожному вимірі |
| Тип даних | Масиви можуть зберігати елементи різного типу, таких як цілі числа, числа з плаваючою точкою, рядки та ін. |
Створення масиву numpy.ndarray здійснюється за допомогою функції numpy.array(). Як аргумент функції передається список або кортеж, що містить елементи масиву.
import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)[1 2 3 4 5]Масив arr має розмірність 1 і довжину 5. У ньому зберігаються цілочисельні значення. При створенні масиву numpy.ndarray зі списку елементи автоматично наводяться до одного типу даних.
Крім створення, масиви numpy.ndarray можна змінювати, зчитувати і виконувати операції над ними. Бібліотека numpy надає багато функцій для виконання різних операцій з масивами.