Библиотека для работы с данными NumPy
NumPy — библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python, в которой реализовано большое количество операций для работы с векторами, матрицами и массивами.
Математические алгоритмы, реализованные на интерпретируемых языках (например, Python), часто работают гораздо медленнее тех же алгоритмов, реализованных на компилируемых языках (например, Фортран, Си, Java). Библиотека
NumPy предоставляет реализации вычислительных алгоритмов (в виде функций и операторов), оптимизированных для работы с многомерными массивами.
В результате, любой алгоритм, который может быть выражен в виде последовательности операций над массивами (матрицами) и реализованный с использованием
NumPy, работает достаточно быстро.
NumPy (числовой Питон) - это основная математическая библиотека для работы с данными. Данная библиотека лежит в основе других библиотек для работы с задачами машинного обучения или анализа данных (например,
Pandas (работа с табличными данными),
SciPy (методы оптимизации и научные расчеты),
Matplotlib (построение графиков)).
Работа с NumPy
Для того, чтобы начать работать с библиотекой numpy ее нужно импортировать в начале программы как и любую другую библиотеку,
import numpy
или так (что используется чаще)
import numpy as np
Векторы NumPy
Вектор (или массив) в NumPy - это упорядоченный набор однородных данных.
К элементу вектора можно обратиться по его индексу, точно также как это делается в списках. Каждый элемент вектора имеет свое определенное место, которое задается при создании.
Все элементы вектора имеют один и тот же тип данных (
int,
str,
bool и др.).
Создание вектора
Чтобы создать вектор, необходимо воспользоваться конструктором
numpy.array (итерируемый объект).
В скобках указывается любой итерируемый объект: кортеж, список, range() и др.
Пример
import numpy as np
print(np.array((1,2,3,4,5))) # вектор из кортежа
print(np.array([1,2,3,4,5])) # вектор из списка
print(np.array(range(5))) # вектор из генератора