Что такое numpy as np? Узнайте в этой статье 🧐

NumPy, известный также как np, это библиотека Python для научных вычислений и работы с многомерными массивами.

import numpy as np

Подключение библиотеки NumPy производится с помощью ключевого слова import.

Что такое NumPy as np?

NumPy (Numerical Python) - это библиотека для языка программирования Python, которая предоставляет мощные функции для выполняемых вычислений и операций с многомерными массивами. Она обеспечивает эффективные структуры данных для работы с большими объемами числовых данных и предоставляет высокоуровневые математические функции для работы с этими данными.

NumPy позволяет создавать и манипулировать многомерные массивы данных. В отличие от списка Python, который может содержать элементы разных типов, массивы NumPy содержат элементы только одного типа данных. Это делает операции над массивами более эффективными и позволяет использовать специализированные функции и методы для работы с массивами.

Чтобы использовать NumPy в Python, его необходимо установить, обычно с помощью менеджера пакетов, такого как pip:

pip install numpy

Создание массивов с помощью NumPy

Одним из основных преимуществ NumPy является простой способ создания многомерных массивов. Давайте рассмотрим несколько примеров:

import numpy as np

# Создание одномерного массива
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Создание двумерного массива
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Создание массива заполненного нулями
zeros = np.zeros((3, 3))

# Создание массива заполненного единицами
ones = np.ones((2, 4))

# Создание массива последовательных чисел
sequence = np.arange(0, 10, 2)

В первом примере мы создали одномерный массив arr1 с элементами 1, 2, 3, 4, 5. Во втором примере мы создали двумерный массив arr2 с размерностью 3x3. В третьем примере мы создали массив zeros, заполненный нулями, размерностью 3x3. В четвертом примере мы создали массив ones, заполненный единицами, размерностью 2x4. В последнем примере мы создали массив sequence с последовательными числами от 0 до 10 с шагом 2.

Операции с массивами NumPy

NumPy предоставляет множество функций и методов для выполнения операций с массивами. Вот несколько примеров:

import numpy as np

# Сложение массивов
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = arr1 + arr2

# Умножение массива на число
arr = np.array([1, 2, 3])
result = arr * 2

# Транспонирование массива
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
transposed = arr.T

# Вычисление суммы элементов
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sum = np.sum(arr)

В первом примере мы сложили два массива arr1 и arr2 поэлементно и получили результат [5, 7, 9]. Во втором примере мы умножили массив arr на число 2 и получили результат [2, 4, 6]. В третьем примере мы транспонировали двумерный массив arr, меняя строки и столбцы местами. В результате получили массив [[1, 4], [2, 5], [3, 6]]. В последнем примере мы вычислили сумму элементов массива arr, которая равна 15.

Импортирование NumPy

При импортировании NumPy обычно используется сокращение np. Это сокращение позволяет кратко обозначить пространство имен, используемое для доступа к функциям и методам NumPy. Вот как можно импортировать NumPy с использованием сокращения:

import numpy as np

После этого вы можете использовать функции и методы NumPy, добавив префикс np., например np.array() или np.sum().

Заключение

NumPy - это мощная библиотека для языка программирования Python, которая предоставляет функции для работы с многомерными массивами. Она позволяет эффективно выполнять вычисления и операции с массивами данных. Используя NumPy, вы можете создавать массивы данных, выполнять математические операции, агрегировать данные и многое другое. NumPy является основой для множества других библиотек и инструментов для научных и вычислительных приложений.