A biblioteca NumPy é uma biblioteca Python importante para os cientistas de dados e é aquela com a qual você deve estar familiarizado. Matrizes Numpy são como listas de Python, mas muito melhor! É muito mais fácil manipular um array Numpy do que manipular uma lista do Python. Você pode usar um array Numpy no lugar de ter várias listas do Python. Matrizes Numpy também calculam mais rápido que listas e são extremamente eficientes para executar operações matemáticas e lógicas. É uma ferramenta poderosa para saber!
Este artigo serve como uma folha de dicas rápida que fornece uma visão geral dos conceitos básicos do Numpy, bem como métodos úteis. Examinarei como inicializar matrizes Numpy de várias maneiras, acessar valores dentro de matrizes, executar operações matemáticas e de matriz e usar matrizes para mascaramento, bem como comparações. Acho que os arrays Numpy são muito úteis para usar na solução de quebra-cabeças de codificação Python.
Ao contrário de uma lista, você não pode criar um array Numpy vazio. Abaixo estão várias maneiras de inicializar um array Numpy dependendo de suas necessidades.
Podemos acessar um item individual ou uma fatia de dados. Semelhante a listas, o primeiro elemento é índice em 0. Por exemplo, array1 [0,0] indica que estamos acessando a primeira linha e a primeira coluna. O primeiro número na tupla [0,0] indica o índice da linha e o segundo número indica o índice da coluna.
“O termo broadcasting descreve como numpy trata matrizes com formas diferentes durante operações aritméticas.” – SciPy.org
De acordo com a documentação, “Ao operar em duas matrizes, o NumPy compara suas formas elementarmente. Duas dimensões são compatíveis quando
Se essas condições não forem atendidas, uma ValueError: frames are not aligned , indicando que as matrizes têm formas incompatíveis. ”
Para obter o produto externo com sucesso, usamos a reshape. Esse método altera a forma da matriz para que possamos torná-la compatível para operações Numpy.
Uma das razões pelas quais eu amo matrizes Numpy é que é super fácil de manipular. Concatene, adicione, multiplique, transponha com apenas uma linha de código!
Abaixo estão alguns exemplos de várias operações aritméticas e multiplicativas com os arrays Numpy. As operações não cobertas abaixo podem ser encontradas na documentação aqui .