python numpy

trannhahong.truc

New member
Credits
152
## Python Numpy: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Numpy là một thư viện Python cung cấp một đối tượng mảng đa chiều, các hàm toán học khác nhau và các hoạt động đại số tuyến tính.Đây là gói cơ bản để điện toán khoa học trong Python.

### Numpy là gì?

Numpy là một thư viện cung cấp một đối tượng mảng đa chiều, tương tự như một danh sách, nhưng với một số khác biệt quan trọng.Đầu tiên, các mảng numpy là ** đồng nhất **, có nghĩa là tất cả các phần tử trong một mảng phải cùng loại.Thứ hai, các mảng Numpy được ** được lập chỉ mục ** Bắt đầu từ 0, không phải 1. Thứ ba, các mảng Numpy có một số chức năng toán học tích hợp có thể được sử dụng để thực hiện các hoạt động trên toàn bộ mảng.

### Tại sao sử dụng Numpy?

Numpy là một công cụ mạnh mẽ để điện toán khoa học trong Python.Nó cung cấp một số lợi thế so với sử dụng danh sách hoặc các cấu trúc dữ liệu khác.

*** Tốc độ: ** mảng numpy nhanh hơn nhiều so với danh sách để thực hiện các hoạt động toán học.Điều này là do các mảng numpy được lưu trữ trong một khối bộ nhớ tiếp giáp, điều này giúp việc truy cập các yếu tố riêng lẻ nhanh hơn nhiều.
*** Hiệu quả bộ nhớ: ** mảng numpy hiệu quả hơn so với danh sách.Điều này là do các mảng numpy chỉ lưu trữ dữ liệu thực sự được sử dụng, trong khi danh sách lưu trữ tất cả các dữ liệu, ngay cả khi nó không được sử dụng.
*** Dễ sử dụng: ** Mảng numpy dễ sử dụng hơn danh sách để thực hiện các hoạt động toán học.Điều này là do Numpy cung cấp một số chức năng tích hợp có thể được sử dụng để thực hiện các hoạt động chung trên các mảng.

### 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 mã sau:

`` `Python
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 Numpy của các số 1, 2, 3 và 4:

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

Bạn có thể truy cập các phần tử riêng lẻ của một mảng numpy bằng cách sử dụng toán tử `[]`.Ví dụ: mã sau in phần tử đầu tiên của mảng `A`:

`` `Python
In (A [0])
`` `

Bạn cũng có thể thực hiện các hoạt động toán học trên các mảng numpy.Ví dụ: mã sau đây thêm các số 1 và 2 và in kết quả:

`` `Python
b = a + 2
in (b)
`` `

### Tài nguyên

* [Tài liệu Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/)
* [Hướng dẫn Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Ví dụ Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/user/examples.html)

### hashtags

* #Python
* #Numpy
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #Học kĩ càng
=======================================
## Python Numpy: A Guide for Beginners

Numpy is a Python library that provides a multidimensional array object, various mathematical functions, and linear algebra operations. It is the fundamental package for scientific computing in Python.

### What is Numpy?

Numpy is a library that provides a multidimensional array object, which is similar to a list, but with some important differences. First, numpy arrays are **homogeneous**, which means that all elements in an array must be of the same type. Second, numpy arrays are **indexed** starting from 0, not 1. Third, numpy arrays have a number of built-in mathematical functions that can be used to perform operations on the entire array.

### Why use Numpy?

Numpy is a powerful tool for scientific computing in Python. It provides a number of advantages over using lists or other data structures.

* **Speed:** Numpy arrays are much faster than lists for performing mathematical operations. This is because numpy arrays are stored in a contiguous block of memory, which makes it much faster to access individual elements.
* **Memory efficiency:** Numpy arrays are more memory efficient than lists. This is because numpy arrays only store the data that is actually used, while lists store all of the data, even if it is not being used.
* **Ease of use:** Numpy arrays are easier to use than lists for performing mathematical operations. This is because numpy provides a number of built-in functions that can be used to perform common operations on arrays.

### 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 code:

```python
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 1, 2, 3, and 4:

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

You can access individual elements of a numpy array by using the `[]` operator. For example, the following code prints the first element of the array `a`:

```python
print(a[0])
```

You can also perform mathematical operations on numpy arrays. For example, the following code adds the numbers 1 and 2 and prints the result:

```python
b = a + 2
print(b)
```

### Resources

* [Numpy documentation](https://numpy.org/doc/stable/)
* [Numpy tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Numpy examples](https://numpy.org/doc/stable/user/examples.html)

### Hashtags

* #Python
* #Numpy
* #datascience
* #Machinelearning
* #DeePlearning
 
Join ToolsKiemTrieuDoGroup
Back
Top