NumPy nima?

1. 
   NumPy kutubhonasining o’ziga xosliklari.
   

NumPy nima?

NumPy - bu massivlar bilan ishlash uchun ishlatiladigan Python kutubxonasi.
Shuningdek, u chiziqli algebra, matritsalar bilan ishlash uchun tayyor funktsiyalariga ega kutubxona.
NumPy 2005 yilda Travis Oliphant tomonidan yaratilgan. Bu ochiq manbali loyihadir va siz uni erkin ishlatishingiz mumkin.
NumPy raqamli Python degan ma'noni anglatadi.

Nima uchun NumPydan foydalanish kerak?

Pythonda massivlar maqsadiga xizmat qiladigan ro'yxatlar bor, lekin ularni qayta ishlash sekin.
NumPy an'anaviy Python ro'yxatlaridan 50 barobar tezroq ishlashini maqsad qigan.

Nima uchun NumPy ro'yxatlardan tez?

NumPy massivlari ro'yxatlardan farqli o'laroq xotirada uzluksiz bir joyda saqlanadi, shuning uchun jarayonlar ularga juda samarali kirishi va boshqarishi mumkin. Bundan tashqari, u eng yangi protsessor arxitekturasi bilan ishlash uchun optimallashtirilgan.

NumPy qaysi tilda yozilgan?

NumPy Python kutubxonasi va qisman Pythonda yozilgan, lekin tez ishlashini talab qiladigan qismlarning aksariyati C yoki C++ da yozilgan.

NumPy kod bazasi qayerda?

NumPyning kodlari github omborida joylashgan https://github.com/numpy/numpy
NumPy - bu Python-da raqamli hisoblash uchun kuchli kutubxona. U katta, ko'p o'lchovli massivlar va matritsalar bilan ishlash uchun samarali ma'lumotlar tuzilmalari va funktsiyalarini ta'minlaydi. NumPy-dan foydalanishning asosiy afzalliklaridan ba'zilari:

Yuqori unumdorlikdagi hisob-kitoblar: NumPy C va Fortran tillarida yozilgan optimallashtirilgan, past darajadagi tartiblardan foydalanadi, bu esa uni raqamli operatsiyalar uchun an'anaviy Python ro'yxatlariga qaraganda ancha tezroq qiladi. U samarali elementlar bo'yicha hisoblash, matematik operatsiyalar va massivlarni manipulyatsiya qilish imkonini beradi.

Ko'p o'lchovli massivlar: NumPy bir xil turdagi ma'lumotlarning elementlarini saqlashga qodir bo'lgan bir hil, ko'p o'lchovli massiv bo'lgan ndarray ob'ektini taqdim etadi. Ushbu massivga asoslangan ma'lumotlar strukturasi katta ma'lumotlar to'plamlarini samarali saqlash, manipulyatsiya qilish va tahlil qilish imkonini beradi.

Broadcasting: NumPy turli shakl va oʻlchamdagi massivlarda arifmetik amallarni bajarish imkonini beruvchi eshittirishni qoʻllab-quvvatlaydi. Radioeshittirish aniq tsikllarga bo'lgan ehtiyojni yo'q qiladi va kodni amalga oshirishni soddalashtiradi, bu esa ixcham va samarali kod yozishni osonlashtiradi.

Matematik funktsiyalar: NumPy trigonometriya, logarifmlar, ko'rsatkichlar, statistik hisoblar va chiziqli algebra kabi turli operatsiyalar uchun o'rnatilgan matematik funktsiyalarning keng doirasini taqdim etadi. Ushbu funktsiyalar ishlash uchun optimallashtirilgan va to'g'ridan-to'g'ri massivlarga yoki alohida elementlarga qo'llanilishi mumkin.

Boshqa kutubxonalar bilan integratsiya: NumPy Python ekotizimidagi SciPy, Pandas, Matplotlib va scikit-learn kabi boshqa ilmiy hisoblash kutubxonalari bilan muammosiz birlashadi. U ushbu kutubxonalarning ko'pchiligi uchun asos bo'lib xizmat qiladi va ma'lumotlarni samarali qayta ishlash, tahlil qilish va vizualizatsiya qilish imkonini beradi.

Xotira samaradorligi: NumPy massivi obyekti Python roʻyxatlariga nisbatan kamroq xotira sarflaydi. Bu katta ma'lumotlar to'plamini samarali saqlashga imkon beradi va yaxshilangan xotira joylashuvi tufayli hisob-kitoblarni tezroq bajarishga imkon beradi.

Ma'lumotlarning o'zaro ishlashi: NumPy turli xil fayl formatlarida, jumladan CSV, TXT, HDF5 va boshqalarda diskdan ma'lumotlarni o'qish va yozish uchun vositalarni taqdim etadi. Bu turli ma'lumotlar manbalari o'rtasida uzluksiz ma'lumotlar almashinuvini osonlashtiradi va ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash vazifalarini soddalashtiradi.

Umuman olganda, NumPy samaradorligi, foydalanish qulayligi va keng funktsionalligi tufayli Python-da ilmiy hisoblash va ma'lumotlarni tahlil qilish uchun keng afzallik beriladi. Uning massivga asoslangan yondashuvi va optimallashtirilgan tartiblari uni raqamli hisoblashlar va ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish uchun asosiy vositaga aylantiradi.