Numpy é uma biblioteca fundamental no ecossistema Python que aprimora significativamente a manipulação de dados e a computação científica. Ao fornecer ferramentas poderosas para cálculos de alto desempenho, ele desbloqueia o potencial de operações numéricas eficientes, tornando tarefas complexas mais gerenciáveis em campos que variam da ciência de dados à inteligência artificial.
O que é Numpy?
Numpy, abreviação de Python numérico, é uma biblioteca de código aberto projetado para facilitar uma variedade de cálculos matemáticos e científicos no Python. Seus recursos se estendem a lidar com grandes conjuntos de dados e executar cálculos complexos com eficiência. Com recursos que simplificam a manipulação de dados e as tarefas matemáticas, Numpy serve como um pilar crítico para muitas bibliotecas científicas e analíticas no Python.
Funções
A Numpy fornece funcionalidades de alto nível que permitem que os usuários trabalhem com matrizes e matrizes multidimensionais. A biblioteca suporta uma extensa gama de operações matemáticas, tornando -a adequada para várias aplicações que requerem computação rigorosa e análise de dados.
História
Numpy se originou em 2005, evoluindo de uma biblioteca anterior chamada Numeric. Desde então, cresceu através de contribuições da comunidade científica, melhorando continuamente suas ofertas e mantendo relevância em ambientes modernos de computação.
Diferença entre matrizes Numpy e listas de Python
Embora as matrizes Numpy e as listas de Python possam armazenar dados, elas diferem significativamente em funcionalidade e desempenho.
Listas de Python
As listas de Python são versáteis, mas projetadas principalmente para armazenamento de dados de uso geral. Eles podem armazenar tipos de dados heterogêneos, mas não possuem operações matemáticas eficientes que a Numpy fornece.
Arrays numpy
Matrizes Numpy, por outro lado, exigem que os elementos sejam do mesmo tipo de dados, o que aprimora o desempenho. Essa homogeneidade permite que a Numpy execute as operações mais rapidamente do que suas contrapartes de lista, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados.
Matrizes n-dimensionais (NDARRAYS)
A estrutura de dados principal de Numpy é o “ ndary ‘, que significa N-dimensional matriz.
Definição
Um `ndArray` é uma matriz de tamanho fixo que contém dados digitados uniformemente, oferecendo uma estrutura robusta para a representação numérica de dados.
Dimensões
Essas matrizes suportam configurações multidimensionais-o que significa que podem representar dados em duas dimensões (matrizes), três dimensões (tensores) ou mais, permitindo modelagem matemática complexa.
Atributos
Os principais atributos de “ ndarrays` incluem ‘Shape`, que descreve as dimensões da matriz, e `dtype`, que indica o tipo de dados de seus elementos.
Exemplo
Veja como você pode criar uma matriz Numpy bidimensional:
Python
importar numpy como np
Array_2d = np.array ([[1, 2]Assim, [3, 4]]))
Manipulação da matriz e operações matemáticas
Numpy simplifica várias operações matemáticas e manipulações de matriz.
Indexação
A indexação em matrizes Numpy é baseada em zero, o que significa que o primeiro elemento é acessado com o índice 0. Essa familiaridade se alinha bem com os programadores provenientes de outros idiomas.
Funções matemáticas
Numpy também inclui uma variedade de funções matemáticas que facilitam as operações em matrizes, como:
- Adição: Adição em termos de elemento de matrizes.
- Subtração: Subtração de matrizes em termos de elemento.
- Multiplicação: Multiplicação de matrizes em termos de elemento.
- Divisão: Divisão de matrizes em termos de elemento.
- Expeneção: Elevando elementos para os poderes.
- Multiplicação da Matriz: Operações combinadas de linha e coluna.
Exemplo de adição
Por exemplo, adicionar duas matrizes Numpy pode ser feito assim:
Python
Array1 = np.array ([1, 2, 3])
Array2 = np.array ([4, 5, 6])
Result = Array1 + Array2 # Saída será [5, 7, 9]
Funções da biblioteca
A Numpy oferece mais de 60 funções matemáticas, cobrindo diversas áreas como lógica, álgebra e cálculo, permitindo que os usuários realizem cálculos complexos com facilidade.
Aplicações comuns de Numpy
A versatilidade de Numpy o torna aplicável em vários campos.
Ciência dos dados
Na ciência dos dados, ela desempenha um papel crucial na manipulação, limpeza e análise de dados, permitindo que os cientistas de dados expressassem relacionamentos de dados complexos com eficiência.
Computação científica
Seus recursos se estendem à computação científica, particularmente na solução de equações diferenciais e na execução de operações da matriz, que são vitais para simulações.
Aprendizado de máquina
Numpy é fundamental para várias bibliotecas de aprendizado de máquina, como Tensorflow e Scikit-Learn, fornecendo estruturas de dados eficientes para modelos de treinamento.
Processamento de sinal/imagem
No processamento de sinal e imagem, o Numpy facilita a representação e a transformação de grandes matrizes de dados, tornando os aprimoramentos mais gerenciáveis.
Limitações de Numpy
Apesar de seus pontos fortes, Numpy tem limitações.
Flexibilidade
Uma limitação é sua flexibilidade reduzida, pois se concentra principalmente em tipos de dados numéricos. Essa especialização pode ser uma desvantagem em aplicativos que exigem diversos tipos de dados.
Dados não numéricos
O desempenho de Numpy não é otimizado para tipos de dados não numéricos, tornando-o menos adequado para projetos que envolvem texto ou outras formas não numéricas.
Desempenho em modificações
Outra restrição é sua ineficiência no manuseio de modificações dinâmicas em matrizes. Ajustar o tamanho ou a forma de uma matriz geralmente pode levar a desacelerações de desempenho.
Instalação e importação numpy
Introdução com Numpy requer algumas etapas.
Pré-requisitos
Antes de instalar o Numpy, verifique se você já está configurado no seu sistema, pois a biblioteca é construída especificamente para uso com o Python.
Métodos de instalação
Você pode instalar o Numpy usando o CONDA ou PIP. Aqui está como:
Usando PIP: Abra seu terminal ou prompt de comando e execute:
Bash
pip install numpy
Usando conda: Se você preferir conda, utilize o seguinte comando:
Bash
CONDA Instale Numpy
Importação
Após a instalação, a importação de Numpy para o seu código Python é direta. Use o seguinte comando no início do seu script:
Python
importar numpy como np
Essa prática segue a convenção comunitária e permite que você use “NP” como um pseudônimo enquanto acessa funções e recursos numpy.
