ngovan.ngoc
New member
#Numpy #Python #array #DatAcience #Machinelearning ## Numpy là gì?
Numpy là một thư viện Python cung cấp một đối tượng mảng đa chiều và một tập hợp các chức năng toán học để thao tác các mảng.Đây là nền tảng của máy tính khoa học trong Python và được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm học máy, khoa học dữ liệu và vật lý tính toán.
## Tại sao sử dụng Numpy?
Có một số lý do tại sao Numpy là một lựa chọn phổ biến cho điện toán khoa học trong Python.Đầu tiên, các mảng Numpy nhanh hơn nhiều so với danh sách Python để thực hiện các hoạt động toán học.Điều này là do các mảng numpy được lưu trữ trong bộ nhớ trong một khối liền kề, cho phép truy cập dữ liệu hiệu quả.Thứ hai, Numpy cung cấp một loạt các chức năng toán học để thao tác các mảng, có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.Thứ ba, Numpy được cộng đồng Python hỗ trợ tốt và có một số lượng lớn tài nguyên có sẵn để giúp bạn học cách sử dụng nó.
## Làm thế nào để sử dụng Numpy?
Để sử dụng Numpy, trước tiên bạn cần nhập gói Numpy vào tập lệnh Python của bạn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
`` `
Khi bạn đã nhập Numpy, bạn có thể tạo một mảng numpy bằng cách sử dụng hàm `mảng ()`.Hàm `mảng ()` lấy một danh sách các giá trị làm đầu vào của nó và trả về một mảng numpy.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một mảng số của các số từ 1 đến 10:
`` `
a = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]))
`` `
Bạn có thể truy cập các phần tử của một mảng Numpy bằng cách sử dụng cùng một cú pháp như bạn sẽ sử dụng để truy cập các phần tử của danh sách Python.Ví dụ: mã sau in phần tử đầu tiên của mảng `A`:
`` `
In (A [0])
`` `
## Hàm Numpy
Numpy cung cấp một loạt các chức năng toán học để thao tác các mảng.Một số chức năng được sử dụng phổ biến nhất bao gồm:
* `sum ()`: tổng hợp các phần tử của một mảng
* `mean ()`: tính toán giá trị trung bình của các phần tử của một mảng
* `std ()`: Tính độ lệch chuẩn của các phần tử của một mảng
* `min ()`: Tìm giá trị tối thiểu của một mảng
* `max ()`: Tìm giá trị tối đa của một mảng
## Tài nguyên
* [Tài liệu Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/)
* [Hướng dẫn Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Numpy Cookbook] (https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/cookbook.pdf)
## hashtags
* #Numpy
* #Python
* #mảng
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
#Numpy #Python #array #datascience #Machinelearning ## What is NumPy?
NumPy is a Python library that provides a multidimensional array object and a collection of mathematical functions for manipulating arrays. It is the foundation of scientific computing in Python and is used in a wide variety of applications, including machine learning, data science, and computational physics.
## Why use NumPy?
There are several reasons why NumPy is a popular choice for scientific computing in Python. First, NumPy arrays are much faster than Python lists for performing mathematical operations. This is because NumPy arrays are stored in memory in a contiguous block, which allows for efficient data access. Second, NumPy provides a wide range of mathematical functions for manipulating arrays, which can save you time and effort. Third, NumPy is well-supported by the Python community, and there are a large number of resources available to help you learn how to use it.
## How to use NumPy?
To use NumPy, you first need to import the numpy package into your Python script. You can do this by using the following command:
```
import numpy as np
```
Once you have imported NumPy, you can create a NumPy array by using the `array()` function. The `array()` function takes a list of values as its input and returns a NumPy array. For example, the following code creates a NumPy array of the numbers from 1 to 10:
```
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
```
You can access the elements of a NumPy array using the same syntax as you would use to access the elements of a Python list. For example, the following code prints the first element of the array `a`:
```
print(a[0])
```
## NumPy functions
NumPy provides a wide range of mathematical functions for manipulating arrays. Some of the most commonly used functions include:
* `sum()`: Sums the elements of an array
* `mean()`: Calculates the mean of the elements of an array
* `std()`: Calculates the standard deviation of the elements of an array
* `min()`: Finds the minimum value of an array
* `max()`: Finds the maximum value of an array
## Resources
* [NumPy documentation](https://numpy.org/doc/stable/)
* [NumPy tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [NumPy cookbook](https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/cookbook.pdf)
## Hashtags
* #Numpy
* #Python
* #array
* #datascience
* #Machinelearning
Numpy là một thư viện Python cung cấp một đối tượng mảng đa chiều và một tập hợp các chức năng toán học để thao tác các mảng.Đây là nền tảng của máy tính khoa học trong Python và được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm học máy, khoa học dữ liệu và vật lý tính toán.
## Tại sao sử dụng Numpy?
Có một số lý do tại sao Numpy là một lựa chọn phổ biến cho điện toán khoa học trong Python.Đầu tiên, các mảng Numpy nhanh hơn nhiều so với danh sách Python để thực hiện các hoạt động toán học.Điều này là do các mảng numpy được lưu trữ trong bộ nhớ trong một khối liền kề, cho phép truy cập dữ liệu hiệu quả.Thứ hai, Numpy cung cấp một loạt các chức năng toán học để thao tác các mảng, có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.Thứ ba, Numpy được cộng đồng Python hỗ trợ tốt và có một số lượng lớn tài nguyên có sẵn để giúp bạn học cách sử dụng nó.
## Làm thế nào để sử dụng Numpy?
Để sử dụng Numpy, trước tiên bạn cần nhập gói Numpy vào tập lệnh Python của bạn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
`` `
Khi bạn đã nhập Numpy, bạn có thể tạo một mảng numpy bằng cách sử dụng hàm `mảng ()`.Hàm `mảng ()` lấy một danh sách các giá trị làm đầu vào của nó và trả về một mảng numpy.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một mảng số của các số từ 1 đến 10:
`` `
a = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]))
`` `
Bạn có thể truy cập các phần tử của một mảng Numpy bằng cách sử dụng cùng một cú pháp như bạn sẽ sử dụng để truy cập các phần tử của danh sách Python.Ví dụ: mã sau in phần tử đầu tiên của mảng `A`:
`` `
In (A [0])
`` `
## Hàm Numpy
Numpy cung cấp một loạt các chức năng toán học để thao tác các mảng.Một số chức năng được sử dụng phổ biến nhất bao gồm:
* `sum ()`: tổng hợp các phần tử của một mảng
* `mean ()`: tính toán giá trị trung bình của các phần tử của một mảng
* `std ()`: Tính độ lệch chuẩn của các phần tử của một mảng
* `min ()`: Tìm giá trị tối thiểu của một mảng
* `max ()`: Tìm giá trị tối đa của một mảng
## Tài nguyên
* [Tài liệu Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/)
* [Hướng dẫn Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Numpy Cookbook] (https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/cookbook.pdf)
## hashtags
* #Numpy
* #Python
* #mảng
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
#Numpy #Python #array #datascience #Machinelearning ## What is NumPy?
NumPy is a Python library that provides a multidimensional array object and a collection of mathematical functions for manipulating arrays. It is the foundation of scientific computing in Python and is used in a wide variety of applications, including machine learning, data science, and computational physics.
## Why use NumPy?
There are several reasons why NumPy is a popular choice for scientific computing in Python. First, NumPy arrays are much faster than Python lists for performing mathematical operations. This is because NumPy arrays are stored in memory in a contiguous block, which allows for efficient data access. Second, NumPy provides a wide range of mathematical functions for manipulating arrays, which can save you time and effort. Third, NumPy is well-supported by the Python community, and there are a large number of resources available to help you learn how to use it.
## How to use NumPy?
To use NumPy, you first need to import the numpy package into your Python script. You can do this by using the following command:
```
import numpy as np
```
Once you have imported NumPy, you can create a NumPy array by using the `array()` function. The `array()` function takes a list of values as its input and returns a NumPy array. For example, the following code creates a NumPy array of the numbers from 1 to 10:
```
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
```
You can access the elements of a NumPy array using the same syntax as you would use to access the elements of a Python list. For example, the following code prints the first element of the array `a`:
```
print(a[0])
```
## NumPy functions
NumPy provides a wide range of mathematical functions for manipulating arrays. Some of the most commonly used functions include:
* `sum()`: Sums the elements of an array
* `mean()`: Calculates the mean of the elements of an array
* `std()`: Calculates the standard deviation of the elements of an array
* `min()`: Finds the minimum value of an array
* `max()`: Finds the maximum value of an array
## Resources
* [NumPy documentation](https://numpy.org/doc/stable/)
* [NumPy tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [NumPy cookbook](https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/cookbook.pdf)
## Hashtags
* #Numpy
* #Python
* #array
* #datascience
* #Machinelearning
