python numpy 예제

파이썬 numpy를 사용하여 수행 할 수있는 다양한 수학 함수가 있습니다. 배열의 제곱근 표준 편차를 찾을 수 있습니다. 따라서 NumPy는 파이썬을위한 모듈입니다. 이름은 “숫자 파이썬” 또는 “숫자 파이썬”의 약어입니다. 그것은 발음 /în님파 / (NUM-py) 이하 자주 /în-pympi (NUM-오줌). 그것은 주로 C로 작성된 파이썬의 확장 모듈입니다. 이렇게 하면 Numpy의 미리 컴파일된 수학 및 수치 함수와 함수가 실행 속도를 크게 보장합니다. 참고: 아래에 설명된 모든 예제는 온라인 IDE에서 실행되지 않습니다. 파이썬 NumPy를 설치하려면 명령 프롬프트로 이동하여 “pip 설치 numpy”를 입력하십시오. 설치가 완료되면 IDE (예 : PyCharm)로 이동하여 입력하여 가져 오기 : “np로 numpy 가져오기”마찬가지로, 당신은 코스, 황갈색 등과 같은 모든 삼각함수에 대한 그래프를 플롯 할 수 있습니다. 다른 함수의 그래프를 플롯 할 수있는 또 다른 예를 보여 드리겠습니다. NumPy 라이브러리는 과학 컴퓨팅 응용 프로그램에 사용되는 인기있는 파이썬 라이브러리이며 “수치 파이썬”의 약어입니다.

NumPy의 연산은 푸리에 변환 및 모양 조작, 수학 및 논리 연산, 선형 대수 및 난수 생성의 세 가지 주요 범주로 나뉩니다. 가능한 한 빨리 만들기 위해 NumPy는 C와 파이썬으로 작성됩니다. 이러한 코드 예제에서 이 비유의 의미를 확인할 수 있습니다: NumPy 배열의 가장 큰 장점 중 하나는 벡터 점 제품 및 행렬 도트 곱과 같은 선형 대수 작업을 수행할 수 있는 기능입니다. 파이썬 목록. SciPy (과학 파이썬)는 종종 NumPy와 같은 호흡에서 언급됩니다. SciPy는 Numpy의 데이터 구조와 기본 생성 및 조작 기능을 기반으로하므로 Numpy가 필요합니다. 최소화, 회귀, 푸리에 변환 및 기타 여러 가지 유용한 기능을 통해 NumPy의 기능을 확장합니다. 로드된 배열을 사용하면 가능성은 그리 많지 않지만 이름이나 대문자를 포함하는 배열을 사용하면 가능성은 무한할 수 있습니다! 이름에서 벗어날 때 NumPy 배열은 numpy 라이브러리의 중앙 데이터 구조입니다. 라이브러리의 이름은 “숫자 파이썬” 또는 “숫자 파이썬”의 약자입니다.

그렇지 않으면 Anaconda 배포판을 통해 파이썬을 실행하는 경우 다음 명령을 대신 실행할 수 있습니다 . 그래서,이 파이썬 numpy 튜토리얼의 몇 가지 예를 이해하자. 파이썬 numpy 배열을 선택하는 첫 번째 이유는 목록에 비해 메모리가 적기 때문입니다. 그런 다음 실행 측면에서 매우 빠르며 동시에 numpy로 작업하는 것이 매우 편리합니다. 따라서 파이썬 numpy 배열이 목록을 통해 가지고있는 주요 이점입니다. 걱정하지 마세요, 나는 PyCharm에서 실질적으로 하나 씩 위의 점을 증명하려고합니다. 위의 예제를 고려하십시오: 위의 출력은 목록(S로 표시)에 의해 할당된 메모리가 14000인 반면 numpy 배열에 의해 할당된 메모리는 4000에 불과하다는 것을 보여줍니다. 이 것에서, 당신은 둘 사이에 큰 차이가 있다는 결론을 내릴 수 있으며, 이것은 목록보다 선호하는 선택으로 파이썬 numpy 배열을 만든다.