NumPy 教程

NumPy，代表著Numerical Python，是一個開源的Python庫，包含多維和一維陣列元素。它是 Python 中進行數值計算的標準庫。NumPy 廣泛應用於幾乎所有需要數值計算的領域，例如科學和工程；因此，NumPy API 的功能在資料科學和科學Python 包中被大量使用，包括Pandas、SciPy、Matplotlib、scikit-learn、scikit-image 等等。

本 NumPy 教程解釋了 NumPy 的基礎知識，例如其架構和環境。它還討論了陣列函式、索引型別等，然後擴充套件到學習 Matplotlib、Pandas、SciPy 和其他重要的 Python 庫。所有這些都透過示例進行解釋，以便更好地理解。

為什麼選擇 NumPy - NumPy 的必要性

NumPy 是 Python 中進行數值計算的基礎包。它提供數學函式來計算資料，以及高效地操作多維陣列和矩陣的函式。以下是 NumPy 非常重要的幾個原因：

NumPy 包含廣泛的數學函式，用於基本算術、線性代數、傅立葉分析等等。
NumPy 可以高效地對大型資料集進行數值運算。
NumPy 支援多維陣列，允許表示複雜的數據結構，例如影像、聲波和機器學習模型中的張量。
它支援編寫簡潔易讀的程式碼來進行復雜的數學計算。
NumPy 與其他庫整合以進行科學計算；這些庫包括 SciPy（用於科學計算）、Pandas（用於資料操作和分析）和 scikit-learn（用於機器學習）。
許多科學和數值計算庫和工具都是建立在 NumPy 之上的。
其廣泛的採用和穩定性使其成為數值計算任務的標準選擇。

總而言之，NumPy 在 Python 生態系統中對於科學計算、資料分析、機器學習等方面起著至關重要的作用。其高效的陣列操作和廣泛的數學函式使其成為處理 Python 中數值資料的不可或缺的工具。

NumPy 應用 - NumPy 的用途

Python 中的 NumPy API 主要用於數值計算。它提供支援各種數學函式來高效地操作資料。以下是 NumPy 廣泛使用的一些常見應用領域：

資料分析：NumPy 提供快速有效的陣列操作，使其非常適合資料清洗、過濾和轉換等任務。它主要用於資料分析和科學處理，尤其是在處理大型資料集時。
機器學習和人工智慧：Python 中不同的機器學習和深度學習框架，例如TensorFlow和PyTorch，依賴 NumPy 陣列來處理輸入資料、模型引數和輸出。
科學計算：NumPy 廣泛用於科學計算應用，例如物理、化學、生物學和天文學，用於資料操作、數值模擬和分析。NumPy 常用於數值模擬和計算建模，用於求解微分方程、最佳化問題和其他數學問題。
陣列操作：NumPy 提供各種運算元組的方法，例如調整大小、切片、索引、堆疊、分割和連線陣列。這些技術對於在各種科學計算作業中準備和操作資料至關重要。
金融和經濟學：NumPy API 也廣泛用於金融資料分析和經濟學中，以進行投資組合最佳化、風險分析、時間序列分析和統計建模。
工程和機器人：NumPy 用於機械、土木和電氣工程等工程學科，用於有限元分析、控制系統設計和機器人模擬等任務。
影像和訊號處理：NumPy 廣泛用於影像和訊號的處理和分析。
資料視覺化：NumPy 本身不提供資料視覺化功能，但它支援 Matplotlib 和 Seaborn 庫來根據數值資料生成圖表和視覺化結果。

總的來說，NumPy 的多功能性和效率使其成為科學計算、資料分析等廣泛應用領域中必不可少的 Python 包。

NumPy 示例

以下是一個 Python NumPy 示例

# Importing NumPy Array
import numpy as np

# Creating an array using np.array() method
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# Printing
print(arr) # Prints [10 20 30 40 50]

NumPy 編譯器

要練習 NumPy 示例，我們提供了一個線上編譯器。在此練習你的 NumPy 程式：

目標讀者

本 NumPy 教程是為那些希望學習 NumPy 的基礎知識和函式的人準備的。它在資料科學、工程、農業科學、管理、統計、研究以及其他需要數值計算的相關領域特別有用。完成本教程後，你將達到中等水平的專業知識，可以以此為基礎提升到更高的專業水平。

前提條件

你應該對計算機程式設計術語有基本的瞭解。瞭解 Python 或任何程式語言的基礎知識將是一個優勢。

NumPy 程式碼庫

NumPy 的原始碼可以在這個 GitHub 倉庫中找到：https://github.com/numpy/numpy

NumPy 文件

NumPy 的文件、參考手冊和使用者指南可以在以下連結中找到：

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