NumPy kann verwendet werden, um eine Vielzahl von mathematischen Operationen auf Arrays auszuführen. Es fügt leistungsstarke Datenstrukturen zu Python hinzu, die effiziente Berechnungen mit Arrays und Matrizen garantieren, und es stellt eine riesige Bibliothek mathematischer Funktionen auf hoher Ebene bereit, die mit diesen Arrays und Matrizen arbeiten.
Wofür ist NumPy nützlich?
NumPy steht für Numerical Python und ist eine der nützlichsten wissenschaftlichen Bibliotheken in der Python-Programmierung. Es bietet Unterstützung für große multidimensionale Array-Objekte und verschiedene Werkzeuge, um mit ihnen zu arbeiten. Verschiedene andere Bibliotheken wie Pandas, Matplotlib und Scikit-learn bauen auf dieser erstaunlichen Bibliothek auf.
Was ist NumPy und warum wird es in Python verwendet?
Numpy ist eines der am häufigsten verwendeten Pakete für wissenschaftliches Rechnen in Python. Es bietet ein mehrdimensionales Array-Objekt sowie Variationen wie Masken und Matrizen, die für verschiedene mathematische Operationen verwendet werden können.
Wie funktioniert NumPy in Python?
Erstellen eines NumPy-Arrays
- Importieren Sie das numpy-Paket.
- Übergeben Sie die Liste der Weinlisten an die Array-Funktion, die sie in ein NumPy-Array umwandelt. Schließen Sie die Kopfzeile mit List Slicing aus. Geben Sie das Schlüsselwortargument dtype an, um sicherzustellen, dass jedes Element in eine Gleitkommazahl konvertiert wird. Wir werden später mehr darauf eingehen, was der dtype ist.
Was ist ein NumPy in Python?
NumPy ist das grundlegende Paket fürWissenschaftliches Rechnen in Python. … NumPy-Arrays erleichtern fortgeschrittene mathematische und andere Arten von Operationen mit großen Datenmengen. Typischerweise werden solche Operationen effizienter und mit weniger Code ausgeführt, als dies mit Pythons eingebauten Sequenzen möglich ist.
