NumPy หมายถึง 'ตัวเลข' 'Python' เป็นไลบรารีที่มีอ็อบเจ็กต์อาร์เรย์หลายมิติและหลายวิธีที่ช่วยในการประมวลผลอาร์เรย์
NumPy สามารถใช้เพื่อดำเนินการกับอาร์เรย์ได้หลากหลาย ใช้ร่วมกับแพ็คเกจเช่น SciPy, Matplotlib เป็นต้น NumPy+Matplotlib สามารถเข้าใจได้ว่าเป็นทางเลือกแทน MatLab เป็นแพ็คเกจโอเพ่นซอร์ส ซึ่งหมายความว่าทุกคนสามารถใช้ได้ การกระจาย Python มาตรฐานไม่รวมแพ็คเกจ NumPy ตามค่าเริ่มต้น ต้องติดตั้งแพ็คเกจแยกต่างหากโดยใช้โปรแกรมติดตั้ง 'pip'
สำหรับ Windows แสดงไว้ด้านล่าง -
pip install numpy
เมื่อคำสั่งนี้ถูกดำเนินการบนบรรทัดคำสั่ง ก็สามารถนำเข้ามาในสภาพแวดล้อมของ Python และใช้งานได้
วัตถุที่สำคัญที่สุดที่มีอยู่ในแพ็คเกจ NumPy คืออาร์เรย์ n มิติซึ่งเรียกว่า 'ndarray' กำหนดคอลเลกชันของรายการประเภทเดียวกัน ค่าเหล่านี้ภายใน ndarray สามารถเข้าถึงได้โดยใช้การทำดัชนี (ดัชนีแบบอิง 0) ทุกรายการใน ndarray ใช้บล็อกขนาดเท่ากันในพื้นที่หน่วยความจำ ประเภทขององค์ประกอบทั้งหมดใน ndarray สามารถพบได้โดยใช้ฟังก์ชัน 'dtype' สามารถแยกรายการจาก ndarray ได้โดยใช้การแบ่งอาร์เรย์ มันถูกแสดงเป็นวัตถุประเภทสเกลาร์อาร์เรย์
สำหรับอาร์เรย์ Numpy การแพร่ภาพหมายถึงความสามารถของแพ็คเกจนี้ในการจัดการอาร์เรย์ที่มีรูปร่างต่างกันระหว่างการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ หากสองอาร์เรย์ไม่ใช่ประเภทเดียวกัน จะไม่มีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น แต่การดำเนินการจะดำเนินไปอย่างราบรื่น
ตัวอย่าง
import numpy as np
arr_1 = np.array([4, 6, 8, 0, 3])
arr_2 = np.array([11,3,7,78, 999])
print("The first ndarray is ")
print(arr_1)
print("The second ndarray is ")
print(arr_2)
arr_3 = arr_1 * arr_2
print("The resultant array is ")
print(arr_3) ผลลัพธ์
The first ndarray is [4 6 8 0 3] The second ndarray is [ 11 3 7 78 999] The resultant array is [ 44 18 56 0 2997]
คำอธิบาย
-
ไลบรารีที่จำเป็นจะถูกนำเข้ามาในสภาพแวดล้อมของ Python
-
ndarray สองอันถูกกำหนดด้วยค่าตัวเลขอยู่ภายใน
-
มันพิมพ์อยู่บนคอนโซล
-
อาร์เรย์ที่สามถูกกำหนดให้เป็นผลิตภัณฑ์ของสอง ndarrays แรก
-
อาร์เรย์ผลลัพธ์จะแสดงบนคอนโซล
