Прості поради та рекомендації

NumPy можна використовувати для очищення, перетворення та агрегування даних. Дані потім можна легко обробляти за допомогою різноманітних математичних операцій NumPy, таких як статистичний аналіз, аналіз Фур’є та лінійна алгебра — усі вони життєво важливі для розширеної аналітики даних і завдань з обробки даних. Наукові обчислення.

Будучи основною бібліотекою для наукових обчислень, NumPy є основою для таких бібліотек, як Pandas, Scikit-learn і SciPy. Він широко використовується для виконання оптимізованих математичних операцій над великими масивами.

Найважливішим об’єктом, визначеним у NumPy, є тип N-вимірного масиву під назвою ndarray.

Функції NumPy є використовується для створення, обробки та аналізу масивів NumPy. Синтаксис функцій NumPy зазвичай включає виклик функції та передачу одного або кількох параметрів, таких як форма масиву, діапазон значень для генерування або тип даних для використання.

Масиви NumPy сприяти розширеним математичним та іншим типам операцій над великою кількістю даних. Як правило, такі операції виконуються ефективніше та з меншою кількістю коду, ніж це можливо за допомогою вбудованих послідовностей Python.

Основним об’єктом NumPy є однорідний багатовимірний масив. Це таблиця елементів (зазвичай чисел), усіх одного типу, проіндексованих кортежем цілих невід’ємних чисел. У NumPy розміри називаються осями.