Libreria dati NumPy
NumPy — una libreria open source per il linguaggio di programmazione Python, che implementa un gran numero di operazioni per lavorare con vettori, matrici e array.
Gli algoritmi matematici implementati nei linguaggi interpretati (es. Python) sono spesso molto più lenti di quelli implementati nei linguaggi compilati (es. Fortran, C, Java). La libreria
NumPy fornisce implementazioni di algoritmi computazionali (sotto forma di funzioni e operatori) ottimizzati per lavorare con array multidimensionali.
Di conseguenza, qualsiasi algoritmo che può essere espresso come una sequenza di operazioni su array (matrici) e implementato utilizzando
NumPy è abbastanza veloce.
NumPy (Numeric Python) è una libreria matematica di base per lavorare con i dati. Questa libreria è alla base di altre librerie per l'utilizzo di attività di machine learning o analisi dei dati (ad esempio,
Pandas (utilizzo di dati tabulari),
SciPy (metodi di ottimizzazione e calcoli scientifici), < tt>Matplotlib (tracciatura)).
Lavorare con NumPy
Per iniziare a lavorare con la libreria numpy, devi importarla all'inizio del programma come qualsiasi altra libreria,
import numpy
o giù di lì (che è usato più spesso)
importa numpy come np
Vettori NumPy
Un vettore (o array) in NumPy è un insieme ordinato di dati omogenei.
È possibile accedere a un elemento di un vettore tramite il suo indice, proprio come avviene nelle liste. Ogni elemento del vettore ha il suo posto specifico, che viene impostato durante la creazione.
Tutti gli elementi vettoriali hanno lo stesso tipo di dati (int, str, bool, ecc.).
Creazione di un vettore
Per creare un vettore, devi utilizzare il costruttore numpy.array (un oggetto iterabile).
Le parentesi indicano qualsiasi oggetto iterabile: tuple, list, range(), ecc.
Esempio
importa numpy come np
importa numpy come np
print(np.array((1,2,3,4,5))) # vettore dalla tupla
print(np.array([1,2,3,4,5])) # vettore dalla lista
print(np.array(range(5))) # vettore dal generatore