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: