Numpy è una biblioteca di base nell’ecosistema Python che migliora significativamente la manipolazione dei dati e il calcolo scientifico. Fornendo potenti strumenti per calcoli ad alte prestazioni, sblocca il potenziale per operazioni numeriche efficienti, rendendo compiti complessi più gestibili nei campi che vanno dalla scienza dei dati all’intelligenza artificiale.
Cos’è Numpy?
Numpy, l’abbreviazione di Python numerico, è una biblioteca open source progettata per facilitare una varietà di calcoli matematici e scientifici a Python. Le sue capacità si estendono a gestire set di dati di grandi dimensioni ed eseguire calcoli complessi in modo efficiente. Con funzionalità che semplificano la manipolazione dei dati e le attività matematiche, Numpy funge da pilastro critico per molte biblioteche scientifiche e analitiche a Python.
Funzioni
Numpy fornisce funzionalità di alto livello che consentono agli utenti di lavorare con array e matrici multidimensionali. La biblioteca supporta una vasta gamma di operazioni matematiche, rendendolo adatto a varie applicazioni che richiedono un calcolo rigoroso e un’analisi dei dati.
Storia
Numpy ha avuto origine nel 2005, evolvendosi da una precedente biblioteca chiamata Numeric. Da allora, è cresciuto attraverso i contributi della comunità scientifica, migliorando continuamente le sue offerte e mantenendo la rilevanza nei moderni ambienti di elaborazione.
Differenza tra array numpy e liste di pitone
Mentre sia gli array numpy che gli elenchi di Python possono archiviare i dati, differiscono in modo significativo in funzionalità e prestazioni.
Elenchi di pitone
Gli elenchi di Python sono versatili ma progettati principalmente per l’archiviazione dei dati per uso generale. Possono archiviare tipi di dati eterogenei ma mancano delle efficienti operazioni matematiche che Numpy fornisce.
Array numpy
Gli array numpy, d’altra parte, richiedono che gli elementi siano dello stesso tipo di dati, che migliora le prestazioni. Questa omogeneità consente a Numpy di eseguire operazioni più rapidamente rispetto alle loro controparti di elenco, specialmente quando si tratta di set di dati di grandi dimensioni.
Array n-dimensionali (NdArrays)
La struttura dei dati di base di Numpy è il `ndarray`, che sta per l’array n-dimensionale.
Definizione
Un `ndarray` è un array di dimensioni fisse che contiene dati tipizzati in modo uniforme, offrendo una struttura robusta per la rappresentazione numerica dei dati.
Dimensioni
Questi array supportano configurazioni multidimensionali: il significato possono rappresentare i dati in due dimensioni (matrici), tre dimensioni (tensori) o più, consentendo una modellazione matematica complessa.
Attributi
Gli attributi chiave di `ndarrays` includono` Shape`, che descrive le dimensioni dell’array, e `dtype`, che indica il tipo di dati dei suoi elementi.
Esempio
Ecco come puoi creare un array numpy bidimensionale:
pitone
Importa Numpy come NP
array_2d = np.array ([[1, 2], [3, 4]])
Manipolazione dell’array e operazioni matematiche
Numpy semplifica varie operazioni matematiche e manipolazioni di array.
Indicizzazione
L’indicizzazione in array numpy è basata su zero, il che significa che si accede al primo elemento con l’indice 0. Questa familiarità si allinea bene con i programmatori provenienti da altre lingue.
Funzioni matematiche
Numpy include anche una serie di funzioni matematiche che facilitano le operazioni su array, come ad esempio:
- Aggiunta: Aggiunta di elementi di array.
- Sottrazione: Sottrazione per elementi di array.
- Moltiplicazione: Moltiplicazione per elementi di array.
- Divisione: Divisione degli array di elementi.
- Esponenziale: Sollevare elementi ai poteri.
- Moltiplicazione di matrice: Operazioni combinate di righe e colonne.
Esempio di aggiunta
Ad esempio, l’aggiunta di due array numpy può essere fatto in questo modo:
pitone
array1 = np.array ([1, 2, 3])
array2 = np.array ([4, 5, 6])
risultato = array1 + array2 # output sarà [5, 7, 9]
Funzioni della libreria
Numpy offre oltre 60 funzioni matematiche, che coprono diverse aree come logica, algebra e calcolo, consentendo agli utenti di eseguire facilmente calcoli complessi.
Applicazioni comuni di numpy
La versatilità di Numpy lo rende applicabile in vari campi.
Scienza dei dati
Nella scienza dei dati, svolge un ruolo cruciale nella manipolazione dei dati, nella pulizia e nell’analisi, consentendo agli scienziati dei dati di esprimere in modo efficiente relazioni di dati complesse.
Calcolo scientifico
Le sue capacità si estendono al calcolo scientifico, in particolare nella risoluzione di equazioni differenziali e nell’esecuzione delle operazioni di matrice, che sono fondamentali per le simulazioni.
Apprendimento automatico
Numpy è fondamentale per varie librerie di apprendimento automatico come Tensorflow e Scikit-Learn, fornendo strutture di dati efficienti per i modelli di formazione.
Elaborazione del segnale/immagine
Nell’elaborazione del segnale e delle immagini, Numpy facilita la rappresentazione e la trasformazione di grandi array di dati, rendendo i miglioramenti più gestibili.
Limitazioni di Numpy
Nonostante i suoi punti di forza, Numpy ha dei limiti.
Flessibilità
Una limitazione è la sua flessibilità ridotta, in quanto si concentra principalmente sui tipi di dati numerici. Questa specializzazione può essere uno svantaggio nelle applicazioni che richiedono diversi tipi di dati.
Dati non numerici
Le prestazioni di Numpy non sono ottimizzate per i tipi di dati non numerici, rendendolo meno adatto per progetti che coinvolgono testo o altre forme non numeriche.
Prestazioni sulle modifiche
Un altro vincolo è la sua inefficienza nella gestione delle modifiche dinamiche agli array. La regolazione delle dimensioni o della forma di un array può spesso portare a rallentamenti delle prestazioni.
Installazione e importazione Numpy
Iniziare con Numpy richiede alcuni passaggi.
Prerequisiti
Prima di installare Numpy, assicurati di avere Python già impostato sul tuo sistema, poiché la libreria è costruita specificamente per l’uso con Python.
Metodi di installazione
È possibile installare Numpy usando Conda o PIP. Ecco come:
Usando PIP: Apri il prompt del terminale o dei comandi ed esegui:
Bash
PIP Installa numpy
Usando Conda: Se preferisci Conda, utilizza il seguente comando:
Bash
Conda Installa Numpy
Importazione
Dopo l’installazione, l’importazione di Numpy nel codice Python è semplice. Usa il seguente comando all’inizio dello script:
pitone
Importa Numpy come NP
Questa pratica segue la convention della comunità e ti consente di utilizzare “NP” come alias durante l’accesso a funzioni e funzionalità numpy.
