Что такое numpy в python

NumPy, часть 1: начало работы

NumPy — это библиотека языка Python, добавляющая поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых (и очень быстрых) математических функций для операций с этими массивами.

Установка NumPy

На Windows на том же сайте есть exe установщики. Или, если возникают проблемы, рекомендую ещё хороший сборник библиотек http://www.lfd.uci.edu/

Начинаем работу

Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив (в numpy называется numpy.ndarray). Это многомерный массив элементов (обычно чисел), одного типа.

Наиболее важные атрибуты объектов ndarray:

Создание массивов

Функция array() трансформирует вложенные последовательности в многомерные массивы. Тип элементов массива зависит от типа элементов исходной последовательности (но можно и переопределить его в момент создания).

Можно также переопределить тип в момент создания:

Функция array() не единственная функция для создания массивов. Обычно элементы массива вначале неизвестны, а массив, в котором они будут храниться, уже нужен. Поэтому имеется несколько функций для того, чтобы создавать массивы с каким-то исходным содержимым (по умолчанию тип создаваемого массива — float64).

Функция zeros() создает массив из нулей, а функция ones() — массив из единиц. Обе функции принимают кортеж с размерами, и аргумент dtype:

Функция eye() создаёт единичную матрицу (двумерный массив)

Функция empty() создает массив без его заполнения. Исходное содержимое случайно и зависит от состояния памяти на момент создания массива (то есть от того мусора, что в ней хранится):

Для создания последовательностей чисел, в NumPy имеется функция arange(), аналогичная встроенной в Python range(), только вместо списков она возвращает массивы, и принимает не только целые значения:

Вообще, при использовании arange() с аргументами типа float, сложно быть уверенным в том, сколько элементов будет получено (из-за ограничения точности чисел с плавающей запятой). Поэтому, в таких случаях обычно лучше использовать функцию linspace(), которая вместо шага в качестве одного из аргументов принимает число, равное количеству нужных элементов:

fromfunction(): применяет функцию ко всем комбинациям индексов

Печать массивов

Если массив слишком большой, чтобы его печатать, NumPy автоматически скрывает центральную часть массива и выводит только его уголки.

Если вам действительно нужно увидеть весь массив, используйте функцию numpy.set_printoptions:

И вообще, с помощью этой функции можно настроить печать массивов «под себя». Функция numpy.set_printoptions принимает несколько аргументов:

precision : количество отображаемых цифр после запятой (по умолчанию 8).

threshold : количество элементов в массиве, вызывающее обрезание элементов (по умолчанию 1000).

edgeitems : количество элементов в начале и в конце каждой размерности массива (по умолчанию 3).

linewidth : количество символов в строке, после которых осуществляется перенос (по умолчанию 75).

suppress : если True, не печатает маленькие значения в scientific notation (по умолчанию False).

nanstr : строковое представление NaN (по умолчанию ‘nan’).

infstr : строковое представление inf (по умолчанию ‘inf’).

formatter : позволяет более тонко управлять печатью массивов. Здесь я его рассматривать не буду, можете почитать здесь (на английском).

И вообще, пользуйтесь официальной документацией по numpy, а в этом пособии я постараюсь описать всё необходимое. В следующей части мы рассмотрим базовые операции над массивами.

Источник

Библиотека Numpy

Создаем массивы

Существует несколько способов создания в numpy python массивов. Например, можно сгенерировать обычный список в Python, а можно воспользоваться специальной функцией array:

Тип массива при этом совпадает с типом элементов. В указанном примере это будет int64. Если типы различные, то массиву присваивается более точный:

Обратите внимание на форму записи: без квадратных кавычек создание python numpy массива обречено на провал, так как система распознает в числах аргументы, а не последовательность.

Частая ошибка заключается в вызове массива с несколькими числовыми аргументами, а не в предоставлении одного списка чисел в качестве аргумента.

a = np.array(1,2,3) # Неправильная запись
a = np.array([1,2,3]) # Правильная

Создание матрицы записывается аналогично:

a = np.array([ [1,2,3], [3,4,5] ])

Тип массива также может указать явно во время создания:

a = np.array( [ [0,1], [2,3] ], dtype=complex )

Тогда полученная единичная матрица будет иметь вид:

Кстати, по умолчанию dtype созданного массива — float64.

При создании массива часто элементы ещё неизвестны, но известен размер. Для таких случаев в NumPy предусмотрено несколько функций для автозаполнения:

В случае arange необходимо быть осторожными, если аргументом является число с плавающей запятой. В этом случае тяжело предсказать точное количество элементов. Для решения задачи лучше подойдёт функция linspace, где вместо размера шагов используется их количество:

Базовые операции

Простые арифметические операции выполняются массивами поэлементно. Новый массив создается и заполняется результатом.

b = np.array([ [4,5], [6,7] ])
c = a+b;

Получаем:
array( [ [5, 7], [9, 11] ])

Использование оператора * также означает в numpy поэлементное умножение:

array( [ [4, 10], [18, 28] ])
В python numpy умножение матриц осуществляется c применением оператора dot:

В результате перемножения матриц получаем:

Как и в других языках программирования, в numpy операции с матрицами, такие как + = и * =, заменяют элементы в текущей, а не создают новый экземпляр. Многие унарные операции, к примеру сумма всех элементов массива, можно выполнить при помощи методов класса ndarray:

Получаем число 3. Другой метод python numpy min — осуществляет поиск минимального значения, max — максимального, sort — сортирует по возрастанию и т.д. С полным списком методов можно ознакомиться, перейдя по ссылке.

Также в numpy есть знакомые математические функции, такие как sin, cos и exp, здесь они называются универсальными функциями (ufunc):
np.exp(a)

Описанное — очень малая часть реальных возможностей библиотеки numpy python 3. Если вас заинтересовала эта информация, на официальном ресурсе вы сможете найти ещё много документов, примеров, туториалов. В дальнейшем мы ещё поговорим о развитии этой библиотеки, с уклоном на науку — SciPy.

Numpy – главная библиотека для Python, если речь идёт о математике. Вам необходимо освоить её в совершенстве, если планируете связать свою жизнь с наукой, большими данными или искусственным интеллектом. В Python библиотека Numpy незаменима для работы с числовыми массивами, векторами и матрицами, а также позволяет строить графики и гистограммы. Давайте познакомимся с базовыми возможностями поближе.

Создаем массивы

Существует несколько способов создания в numpy python массивов. Например, можно сгенерировать обычный список в Python, а можно воспользоваться специальной функцией array:

Тип массива при этом совпадает с типом элементов. В указанном примере это будет int64. Если типы различные, то массиву присваивается более точный:

Обратите внимание на форму записи: без квадратных кавычек создание python numpy массива обречено на провал, так как система распознает в числах аргументы, а не последовательность.

Частая ошибка заключается в вызове массива с несколькими числовыми аргументами, а не в предоставлении одного списка чисел в качестве аргумента.

a = np.array(1,2,3) # Неправильная запись
a = np.array([1,2,3]) # Правильная

Создание матрицы записывается аналогично:

a = np.array([ [1,2,3], [3,4,5] ])

Тип массива также может указать явно во время создания:

a = np.array( [ [0,1], [2,3] ], dtype=complex )

Тогда полученная единичная матрица будет иметь вид:

Кстати, по умолчанию dtype созданного массива — float64.

При создании массива часто элементы ещё неизвестны, но известен размер. Для таких случаев в NumPy предусмотрено несколько функций для автозаполнения:

В случае arange необходимо быть осторожными, если аргументом является число с плавающей запятой. В этом случае тяжело предсказать точное количество элементов. Для решения задачи лучше подойдёт функция linspace, где вместо размера шагов используется их количество:

Базовые операции

Простые арифметические операции выполняются массивами поэлементно. Новый массив создается и заполняется результатом.

b = np.array([ [4,5], [6,7] ])
c = a+b;

Получаем:
array( [ [5, 7], [9, 11] ])

Использование оператора * также означает в numpy поэлементное умножение:

array( [ [4, 10], [18, 28] ])
В python numpy умножение матриц осуществляется c применением оператора dot:

В результате перемножения матриц получаем:

Как и в других языках программирования, в numpy операции с матрицами, такие как + = и * =, заменяют элементы в текущей, а не создают новый экземпляр. Многие унарные операции, к примеру сумма всех элементов массива, можно выполнить при помощи методов класса ndarray:

Получаем число 3. Другой метод python numpy min — осуществляет поиск минимального значения, max — максимального, sort — сортирует по возрастанию и т.д. С полным списком методов можно ознакомиться, перейдя по ссылке.

Также в numpy есть знакомые математические функции, такие как sin, cos и exp, здесь они называются универсальными функциями (ufunc):
np.exp(a)

Описанное — очень малая часть реальных возможностей библиотеки numpy python 3. Если вас заинтересовала эта информация, на официальном ресурсе вы сможете найти ещё много документов, примеров, туториалов. В дальнейшем мы ещё поговорим о развитии этой библиотеки, с уклоном на науку — SciPy.

Источник

NumPy

NumPy — это библиотека Python, которую применяют для математических вычислений: начиная с базовых функций и заканчивая линейной алгеброй. Полное название библиотеки — Numerical Python extensions, или «Числовые расширения Python».

У этой библиотеки есть несколько важных особенностей, которые сделали ее популярным инструментом. Во-первых, исходный ее код в свободном доступе хранится на GitHub, поэтому NumPy называют open-source модулем для Python.

Во-вторых, библиотека написана на языках C и Fortran. Это компилируемые языки (языки программирования, текст которых преобразуется в машинный код — набор инструкций для конкретного типа процессора. Преобразование происходит с помощью специальной программы-компилятора, благодаря нему вычисления на компилируемых языках происходят быстрее), на которых вычисления производятся гораздо быстрее и эффективнее, чем на интерпретируемых языках (языки программирования, которые не заточены под конкретный тип процессора и могут быть запущены на разных типах устройств). К этим языкам относится и сам Python.

Где используется NumPy

Как работает NumPy

Для начала разберемся в устройстве массивов, которые обрабатывает NumPy. Рассмотрим однородный двумерный массив. Он выглядит как простая таблица — две оси значений и ячейки внутри (элементы массива). Если появится третья ось, то массив станет трехмерным. Важное условие — все элементы должны иметь единый тип данных, например только целые числа.

Конечно, кроме двумерных массивов, библиотека NumPy обрабатывает и другие, с различным количеством осей. Эту вариативность обозначают числом N, как любую переменную в математической задаче. Поэтому обычно говорят, что NumPy работает с N-мерными массивами данных.

Читайте также: Кому и зачем нужен Python?

С этими данными NumPy производит вычисления, используя математические функции, генераторы случайных чисел, линейные уравнения или преобразования Фурье. Например, можно решить систему уравнений методом linalg.solve:

Как и сам Python, библиотека NumPy отличается простотой в изучении и использовании. Для начала работы достаточно освоить концепцию массивов. Например, в базовых арифметических вычислениях есть способ обработки массивов, который называют ‎трансляцией‎ или broadcasting.

Если в массиве величины указаны в милях, а результат нужно получить в километрах, можно умножить его на простое число 1,6 (скалярную величину). NumPy принимает самостоятельное решение умножить на заданное число каждый элемент в массиве, и пользователю не приходится прописывать для этого отдельную команду.

Подробной документации NumPy на русском языке до сих пор нет, а в рунете можно найти только краткие выжимки, в которых упущены многие моменты. Поэтому, чтобы стать специалистом высокого уровня в Data Science или Machine Learning, придется подтянуть английский. Начать можно с информации на официальном сайте.

Python для аналитики данных

Вы сможете автоматизировать сбор и анализ данных о ваших конкурентах, пользователях и потенциальных партнерах с помощью Python. Дополнительная скидка 5% по промокоду BLOG.

Как загрузить библиотеку?

Для загрузки NumPy просто введите в командной строке: import numpy as np. Не удивляйтесь, если библиотека окажется установленной, ведь модуль NumPy входит в состав множества пакетов и других библиотек.

Конечно, можно написать просто import numpy, ошибки в этом не будет. Но np — это общепринятое название, которое стало правилом и упростило процесс написания кода, поэтому, один раз прописав import numpy as np, в последующих строках можно использовать np вместо numpy.

Источник

Руководство по использованию Python-библиотеки NUMPY

Предок NumPy, Numeric, был разработан Джимом Хугунином. Также был создан пакет Numarray с дополнительной функциональностью. В 2005 году Трэвис Олифант выпустил пакет NumPy, добавив особенности Numarray в Numeric. Это проект с исходным кодом, и в его развитии поучаствовало уже много человек.

NumPy или Numerical Python — это библиотека Python, которая предлагает следующее:

Она также предлагает эффективный многомерный контейнер общих данных. С ее помощью можно определять произвольные типы данных. Официальный сайт библиотеки — www.numpy.org

Установка NumPy в Python

Массив NumPy

Это мощный многомерный массив в форме строк и колонок. С помощью библиотеки можно создавать массивы NumPy из вложенного списка Python и получать доступ к его элементам.

Массив NumPy — это не то же самое, что и класс array.array из Стандартной библиотеки Python, который работает только с одномерными массивами.

Одномерный массив NumPy.

Атрибуты массива NumPy

ndarray.ndim
Возвращает количество измерений массива.

Вывод кода сверху будет 2, поскольку «a» — это 2-мерный массив.

ndarray.shape
Возвращает кортеж размера массива, то есть (n,m), где n — это количество строк, а m — количество колонок.

Вывод кода — (2,3), то есть 2 строки и 3 колонки.

ndarray.size
Возвращает общее количество элементов в массиве.

Вывод — 6, потому что 2 х 3.

ndarray.dtype
Возвращает объект, описывающий тип элементов в массиве.

Вывод — «int32», поскольку это 32-битное целое число.
Можно явно определить тип данных массива NumPy.

ndarray.itemsize
Возвращает размер каждого элемента в массиве в байтах.

Вывод — 4, потому что 32/8.

ndarray.data
Возвращает буфер с актуальными элементами массива. Это альтернативный способ получения доступа к элементам через их индексы.

Этот код вернет список элементов.

ndarray.sum()
Функция вернет сумму все элементов ndarray.

ndarray.min()
Функция вернет элемент с минимальным значением из ndarray.

ndarray.max()
Функция вернет элемент с максимальным значением из ndarray.

Функции NumPy

numpy.zeroes()
numpy.zeros((rows, columns), dtype)
Эта функция создаст массив numpy с заданным количеством измерений, где каждый элемент будет равняться 0. Если dtype не указан, по умолчанию будет использоваться dtype.

Код вернет массив numpy 3×3, где каждый элемент равен 0.

numpy.ones()
numpy.ones((rows,columns), dtype)
Эта функция создаст массив numpy с заданным количеством измерений, где каждый элемент будет равняться 1. Если dtype не указан, по умолчанию будет использоваться dtype.

Код вернет массив numpy 3 x 3, где каждый элемент равен 1.

numpy.empty()
numpy.empty((rows,columns))
Эта функция создаст массив, содержимое которого будет случайным — оно зависит от состояния памяти.

Код вернет массив numpy 3×3, где каждый элемент будет случайным.

Вывод этого кода — [5 9 13 17 21]

numpy.sin()
numpy.sin(numpy.ndarray)
Этот код вернет синус параметра.

numpy.reshape()
numpy.reshape(dimensions)
Эта функция используется для изменения количества измерений массива numpy. От количества аргументов в reshape зависит, сколько измерений будет в массиве numpy.

Вывод этого года — 2-мерный массив 3×3.

numpy.random.random()
numpy.random.random((rows, column))
Эта функция возвращает массив с заданным количеством измерений, где каждый элемент генерируется случайным образом.

Этот код вернет ndarray 2×2.

numpy.exp()
numpy.exp(numpy.ndarray)
Функция вернет ndarray с экспоненциальной величиной каждого элемента.

numpy.sqrt()
numpy.sqrt(numpy.ndarray)
Эта функция вернет ndarray с квадратным корнем каждого элемента.

Этот код вернет значение 4.

Базовые операции NumPy

Базовые операции с массивом NumPy

Выводы

Из этого материала вы узнали, что такое numpy и как его устанавливать, познакомились с массивов numpy, атрибутами и операциями массива numpy, а также базовыми операциями numpy.

Источник

NumPy, пособие для новичков. Часть 1

NumPy — это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Первая часть учебника рассказывает об основах работы с NumPy: создании массивов, их атрибутах, базовых операциях, поэлементном применении функций, индексах, срезах, итерировании. Рассматриваются различные манипуляции с преобразованием формы массива, объединение массивов из нескольких и наоборот — разбиение одного на несколько более мелких. В конце мы обсудим поверхностное и глубокое копирование.

Основы

Если вы еще не устанавливали NumPy, то взять его можно здесь. Используемая версия Python — 2.6.

Основным объектом NumPy является однородный многомерный массив. Это таблица элементов (обычно чисел), всех одного типа, индексированных последовательностями натуральных чисел.

Под «многомерностью» массива мы понимаем то, что у него может быть несколько измерений или осей. Поскольку слово «измерение» является неоднозначным, вместо него мы чаще будем использовать слова «ось» (axis) и «оси» (axes). Число осей называется рангом (rank).

Например, координаты точки в трехмерном пространстве [1, 2, 1] это массив ранга 1 у него есть только одна ось. Длина этой оси — 3. Другой пример, массив

представляет массив ранга 2 (то есть это двухмерный массив). Длина первого измерения (оси) — 2, длина второй оси — 3. Для получения дополнительной информации смотрите глоссарий Numpy.

ndarray.ndim — число осей (измерений) массива. Как уже было сказано, в мире Python число измерений часто называют рангом.

ndarray.itemsize — размер каждого элемента массива в байтах. Например, для массива из элементов типа float64 значение itemsize равно 8 (=64/8), а для complex32 этот атрибут равен 4 (=32/8).

ndarray.data — буфер, содержащий фактические элементы массива. Обычно нам не будет нужно использовать этот атрибут, потому как мы будем обращаться к элементам массива с помощью индексов.

Пример

Создание массивов

Функция array() трансформирует вложенные последовательности в многомерные массивы. Тип массива зависит от типа элементов исходной последовательности.

Раз у нас есть массив, мы можем взглянуть на его атрибуты:

Тип массива может быть явно указан в момент создания:

Часто встречающаяся ошибка состоит в вызове функции array() с множеством числовых аргументов вместо предполагаемого единственного аргумента в виде списка чисел:

Функция zeros() создает массив нулей, а функция ones() — массив единиц:

Функция empty() создает массив без его заполнения. Исходное содержимое случайно и зависит от состояния памяти на момент создания массива (то есть от того мусора, что в ней хранится):

Печать массивов

Если массив слишком большой, чтобы его печатать, NumPy автоматически скрывает центральную часть массива и выводит только его уголки:

Если вам действительно нужно увидеть все, что происходит в большом массиве, выведя его полностью, используйте функцию установки печати set_printoptions() :

Copy Source | Copy HTML
>>> set_printoptions(threshold=nan)

Базовые операции

Некоторые операции делаются «на месте», без создания нового массива.

При работе с массивами разных типов, тип результирующего массива соответствует более общему или более точному типу.

По умолчанию, эти операции применяются к массиву, как если бы он был списком чисел, независимо от его формы. Однако, указав параметр axis можно применить операцию по указанной оси массива:

Универсальные функции

Индексы, срезы, итерации

У многомерных массивов на каждую ось приходится один индекс. Индексы передаются в виде последовательности чисел, разделенных запятыми:

Когда индексов меньше, чем осей, отсутствующие индексы предполагаются дополненными с помощью срезов:

Итерирование многомерных массивов начинается с первой оси:

Copy Source | Copy HTML
>>> for row in b:
. print row
.
[ 0 1 2 3 ]
[ 10 11 12 13 ]
[ 20 21 22 23 ]
[ 30 31 32 33 ]
[ 40 41 42 43 ]

Однако, если нужно перебрать поэлементно весь массив, как если бы он был одномерным, для этого можно использовать атрибут flat :

Copy Source | Copy HTML
>>> for element in b.flat:
. print element,
.
0 1 2 3 10 11 12 13 20 21 22 23 30 31 32 33 40 41 42 43

Манипуляции с формой

Форма массива может быть изменена с помощью различных команд:

Функция reshape() возвращает ее аргумент с измененной формой, в то время как метод resize() изменяет сам массив:

Объединение массивов

Функция column_stack() объединяет одномерные массивы в качестве столбцов двумерного массива:

Разделение одного массива на несколько более мелких

Функция vsplit() разбивает массив вдоль вертикальной оси, а array_split() позволяет указать оси, вдоль которых произойдет разбиение.

Копии и представления

При работе с массивами, их данные иногда необходимо копировать в другой массив, а иногда нет. Это часто является источником путаницы среди новичков. Возможно всего три случая:

Вообще никаких копий

Python передает изменяемые объекты как ссылки, поэтому вызовы функций также не создают копий:

Представление или поверхностная копия

Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.

Срез массива это представление:

Источник