Добро пожаловать в захватывающий мир NumPy, где мы углубимся в одну из самых важных библиотек для науки о данных в Python. Если вы начинающий специалист по данным, опытный программист или просто хотите узнать, как все работает за кулисами, это руководство для начинающих станет идеальной отправной точкой.
Я буду предоставлять ссылки на другие блоги по различным темам Numpy в конце по мере их завершения… Так что, пожалуйста, проверяйте их…. Теперь вернемся к теме
С NumPy вы сможете выполнять молниеносные вычисления, легко обрабатывать массивные наборы данных и разгадывать тайны многомерных массивов. Итак, приготовьтесь отправиться в путешествие, которое произведет революцию в ваших начинаниях в области науки о данных! Давайте вместе изучим удивительные возможности NumPy.
Итак, обо всем по порядку…
Что такое Numpy…?
NumPy — это основной пакет для научных вычислений в Python.
Что это дает…?
Numpy предоставляет объект многомерного массива, различные производные объекты (такие как маскированные массивы и матрицы) и набор процедур для быстрых операций с массивами, включая математические, логические, манипулирование фигурами, сортировку, выборку, ввод-вывод, дискретные преобразования Фурье, базовая линейная алгебра, базовые статистические операции, случайное моделирование и многое другое.
Уфф… это много…!!!
Что является основным строительным блоком Numpy…?
В основе пакета NumPy лежит объект ndarray. Это инкапсулирует n-мерные массивы однородных типов данных.
Интересно…!!!
Каковы основные различия между стандартными последовательностями Python и массивами Numpy…?
. Фиксированный размер. Массивы NumPy имеют фиксированный размер при создании, в отличие от списков Python (которые могут динамически увеличиваться). Изменение размера ndarray создаст новый массив и удалит исходный.
. Однородный тип. Все элементы в массиве NumPy должны относиться к одному типу данных и, следовательно, иметь одинаковый размер в памяти. Исключение: можно иметь массивы объектов (Python, включая NumPy), что позволяет использовать массивы элементов разного размера.
. Расширенные математические операции.Массивы NumPy упрощают выполнение сложных математических и других операций с большими объемами данных. Обычно такие операции выполняются более эффективно и с меньшим количеством кода, чем это возможно при использовании встроенных последовательностей Python.
Хорошо… Но что делает их быстрыми…???
Почему массивы Numpy быстрее списков…?
. Непрерывная память. Массивы NumPy хранятся в непрерывном блоке памяти, что обеспечивает эффективный доступ и управление элементами массива. Напротив, список в Python представляет собой набор указателей на отдельные объекты, разбросанные по всей памяти, что может привести к более медленному времени доступа.
. Векторизованные операции. Массивы NumPy позволяют выполнять векторизованные операции, когда математические операции применяются ко всему массиву, а не к отдельным элементам. Эти операции реализованы в высокооптимизированном коде C, что делает их значительно быстрее, чем аналогичные операции, выполняемые с использованием циклов со списками Python.
. Оптимизированный код C. Многие функции и операции NumPy реализованы на низкоуровневых языках, таких как C, которые очень эффективны. Эта низкоуровневая реализация использует преимущества аппаратной оптимизации и позволяет избежать накладных расходов на интерпретируемый код Python, что приводит к более быстрому времени выполнения.
. Применение типов. Массивы NumPy требуют, чтобы элементы имели один и тот же тип данных (однородный), что позволяет эффективно распределять память и оптимизировать операции. Напротив, списки Python могут содержать элементы разных типов (гетерогенные), что приводит к дополнительным затратам на проверку типов и принуждение во время операций.
. Эффективность использования памяти:массивы NumPy более эффективно используют память, чем списки. NumPy использует типы данных фиксированного размера, что приводит к меньшему объему памяти по сравнению с динамическим выделением памяти списков Python. Такая эффективность памяти снижает количество промахов в кэше и повышает общую производительность.
. Широковещательная рассылка: NumPy поддерживает широковещательную рассылку — мощный механизм, позволяющий выполнять операции между массивами различной формы. Широковещательная рассылка устраняет необходимость в явных циклах и обеспечивает эффективные поэлементные операции с массивами, повышая как производительность, так и читабельность кода.
Да, пока это много…. надеюсь, вы получили базовые знания, на которые рассчитывали, открывая это…
До свидания в следующий раз..
Ссылки:
