Numpy -Arrays sind in Bezug auf Effizienz und Funktionalit?t besser als Python -Listen. 1. Numpy Array hat einen kontinuierlichen Speicher und eine schnelle Zugriffsgeschwindigkeit; 2. unterstützt vektorisierte Operationen, Vereinfachung des Codes und Verbesserung der Leistung. Erstellen Sie Arrays, die üblicherweise verwendet werden, NP.Array (), NP.zeros (), Np.ones (), Np.arange () und NP.Linspace (). Sehen Sie sich Array -Informationen an, die für die Eigenschaften. Grundlegende Operationen umfassen Indexierung und Schnitt, Rundfunkmechanismus, Aggregationsoperationen, Verformung und Splei?en. Datentypen k?nnen mit .Atype () konvertiert werden und die Speicherverwaltung muss beachtet werden. Wenn Scheiben eher Ansicht als das Kopieren sind, wirkt sich die ?nderung auf das ursprüngliche Array aus. Durch die Auswahl des entsprechenden Datentyps k?nnen Sie den Speicher Fu?abdruck optimieren.

Die Numpy Library von Python ist ein grundlegendes Instrument für numerische Berechnungen, insbesondere für die Array -Struktur, wodurch die Verarbeitung gro?er Datenmengen effizient und bequem ist. Wenn Sie Datenanalysen, wissenschaftliches Computer oder maschinelles Lernen durchführen, k?nnen Sie die Verwendung von Numpy -Arrays nicht vermeiden.

Warum Numpy Array anstelle von Listen verwenden?

Obwohl die nativen Python-Listen (Listen) flexibel sind, sind sie nicht für gro? angelegte numerische Operationen geeignet. Die Vorteile von Numpy -Arrays spiegeln sich haupts?chlich in zwei Aspekten wider:

• Hocheffizienz : Arrays werden kontinuierlich im Speicher gespeichert, und die Zugriffs- und Betriebsgeschwindigkeiten liegen weit über die Liste hinaus.
• Viele Funktionen : Unterstützt vektorisierte Operationen wie Hinzufügen, Subtrahieren, Multiplikation und Aufteilung des gesamten Arrays, ohne Schleifen zu schreiben.

Lassen Sie uns ein einfaches Beispiel geben: Sie haben zwei Listen mit zehntausend Zahlen und m?chten sie einzeln hinzufügen. Wenn Sie eine Liste verwenden, müssen Sie eine für die Schleife schreiben. Wenn Sie Numpy verwenden, ben?tigen Sie nur eine. Der Code kann mit der Nummer erfolgen und der Code ist einfach und wird schnell ausgeführt.

Wenn Sie also eine wenig gr??ere Datenmenge verarbeiten oder mathematische Operationen verwenden müssen, ist es an der Zeit, das Numpy -Array zu berücksichtigen.

Wie erstelle ich grundlegende Informationen eines Arrays?

Der h?ufigste Weg, um ein Array zu erstellen, besteht darin np.array() zu verwenden, um die Liste in ein Array umzuwandeln. Darüber hinaus gibt es mehrere h?ufig verwendete Funktionen, die ebenfalls sehr praktisch sind:

• np.zeros() erstellt ein Array mit allen 0
• np.ones() erstellt ein Array mit allen 1
• np.arange() ?hnelt der Bereich und erzeugt regul?re Arrays
• np.linspace() erzeugt eine arithmetische Sequenz

Es gibt mehrere wichtige Eigenschaften, die es wert sind, im Array betrachtet zu werden:

• Die Dimensionen (3,4) .shape
• .dtype -Ansicht Datentypen wie int64 oder float32
• .ndim sieht, wie viele Dimensionen es im Array gibt. 1D ist ein Vektor und 2D ist eine Matrix.

Diese Informationen k?nnen Ihnen helfen, den Status des aktuellen Arrays schnell zu verstehen, insbesondere beim Debugieren oder Lesen des Code anderer Personen.

Was sind die grundlegenden Operationen von Arrays?

Sobald ein Array verfügbar ist, umfassen die h?ufigsten Vorg?nge:

• Index und Slice : ?hnlich der Liste, unterstützt jedoch mehrere Dimensionen wie arr[0, 1] , um Elemente in einem zweidimensionalen Array zu erhalten
• Rundfunkmechanismus : Arrays verschiedener Formen k?nnen ebenfalls berechnet werden, vorausgesetzt, die Sendungsregeln werden erfüllt
• Aggregationsoperationen : wie np.sum() , np.mean() , np.max() k?nnen Sie die Achsenrichtung angeben
• Verformung und Splei?en : Zum Beispiel ver?ndert reshape() die Form, np.vstack() und np.hstack() Arrays verschmelzen Arrays

Unter ihnen ist Rundfunk eine sehr leistungsstarke Funktion. Beispielsweise k?nnen Sie dem gesamten Array einen Skalar hinzufügen, ohne ein Array derselben Gr??e zu erstellen. Sie sollten jedoch auch beachten, dass es leicht ist, Missverst?ndnisse zu verursachen, insbesondere wenn die Form inkonsistent ist, ist es am besten, zuerst die Sendungsregeln herauszufinden.

Worauf sollte ich beim Konvertieren Datentypen und Speicherverwaltung achten?

Numpy steuert Datentypen strenger als Python. Manchmal müssen Sie den Typ m?glicherweise explizit konvertieren, z .astype()

Darüber hinaus werden Numpy -Arrays kontinuierlich im Speicher gespeichert, was bedeutet, dass einige Operationen Daten kopieren und einige nicht. Zum Beispiel:

• Die Slice -Operation kopiert keine Daten, sondern eine Ansicht des ursprünglichen Arrays (Ansicht)
• Wenn Sie copy() anrufen, kopieren Sie tats?chlich eine neue Kopie der Daten

Wenn Sie nicht darauf aufmerksam sind, k?nnen unerwartete Ergebnisse auftreten, z. B. das ?ndern des Slice -Inhalts, was dazu führt, dass sich das ursprüngliche Array ebenfalls ge?ndert hat.

Ein weiterer Punkt ist, dass die Auswahl des Datentyps die Speicherverwendung beeinflusst. Beispielsweise nimmt float32 die H?lfte des Raums als float64 ein, und dieser Unterschied ist bei der Behandlung gro?er Datens?tze sehr wichtig.

Grunds?tzlich ist das. Numpy -Arrays sehen einfach aus, aber es gibt viele Details, auf die wir in der tats?chlichen Verwendung achten k?nnen. Es mag sich problematisch anfühlen, wenn Sie es zum ersten Mal verwenden, aber nachdem Sie kompetent geworden sind, werden Sie feststellen, dass es sich bei numerischen Berechnungen fast um ein unverzichtbares Werkzeug handelt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNumerisches Computing mit Python Numpy Arrays. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!