วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการเปลี่ยนแปลงโดย NumPy ซึ่งเป็นไลบรารีหลักสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขของ Python ซึ่งนำเสนอความสามารถที่แข็งแกร่งสำหรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์และการดำเนินการอาเรย์ ในบทความบล็อกนี้ เราจะตรวจสอบแอปพลิเคชันที่มีประโยชน์สำหรับ NumPy และใช้ตัวอย่างโค้ดเพื่อแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับตัว

การสร้างและการจัดการอาร์เรย์: ฟังก์ชันหลักของ NumPy อยู่ที่ความสามารถในการจัดการอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ มาสำรวจการดำเนินการอาเรย์ที่จำเป็นบางอย่างกัน:

import numpy as np

# Creating arrays
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 1D array
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 2D array

# Array properties
print(arr1.shape)  # (5,)
print(arr2.shape)  # (2, 3)

# Reshaping arrays
arr3 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
print(arr3)

# Indexing and slicing
print(arr1[0])  # 1
print(arr2[1, 2])  # 6
print(arr3[:, 1:3])  # [[2 3]
                     #  [5 6]
                     #  [8 9]]

การดำเนินการทางคณิตศาสตร์: NumPy มีฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลายสำหรับการดำเนินการตามองค์ประกอบอย่างมีประสิทธิภาพบนอาร์เรย์ เรามาสำรวจการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ทั่วไปบางประการกัน:

# Basic operations
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(np.add(a, b))  # [5 7 9]
print(np.multiply(a, b))  # [4 10 18]
print(np.sqrt(a))  # [1. 1.41421356 1.73205081]

# Aggregation functions
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.sum(arr))  # 15
print(np.mean(arr))  # 3.0
print(np.max(arr))  # 5

การออกอากาศ: การออกอากาศของ NumPy ช่วยให้ดำเนินการกับอาร์เรย์ที่มีรูปร่างแตกต่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่จำเป็นต้องวนซ้ำอย่างชัดเจน มาดูการถ่ายทอดสดกัน:

a = np.array([1, 2, 3])
b = 5

print(a + b)  # [6 7 8]

พีชคณิตเชิงเส้น: NumPy มีฟังก์ชันพีชคณิตเชิงเส้นที่ครอบคลุมเพื่อแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน มาสำรวจการดำเนินการของเมทริกซ์กันดีกว่า:

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print(np.dot(a, b))  # [[19 22]
                     #  [43 50]]
print(np.linalg.inv(a))  # [[-2.   1. ]
                          #  [ 1.5 -0.5]]

NumPy ได้เปลี่ยนแปลงการคำนวณเชิงตัวเลขในวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทำให้สามารถดำเนินการที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้จริงบนอาร์เรย์หลายมิติ เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากมีการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ ความสามารถในการออกอากาศ และการดำเนินการพีชคณิตเชิงเส้นที่หลากหลาย นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอาจดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ยากลำบาก ดำเนินการคำนวณที่ซับซ้อน และปลดปล่อยศักยภาพของข้อมูลได้อย่างเต็มที่โดยใช้พลังของ NumPy ใช้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับตัวของ NumPy เพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณและดำเนินโครงการข้อมูลที่ยากลำบากให้สำเร็จ

เชื่อมต่อกับผู้เขียน: LinkedIn

ข้อมูลอ้างอิง: