NumPy je klíč v sadě nástrojů každého datového vědce. Je to neuvěřitelně užitečná knihovna pro práci s daty a musí mít dovednost pro všechny datové vědce, analytiky a inženýry.
Pokud se chcete naučit tuto žádanou dovednost, čtěte dále, tento článek vysvětlí, co je NumPy, proč je důležité a jaké jsou nejlepší zdroje k učení.
Table of Contents
Co je NumPy?
NumPy je zkratka pro Numerical Python. Je to knihovna vytvořená Travisem Oliphantem v roce 2005 a používá se pro analýzu dat.
Srdcem NumPy je pole. Pole je jednoduše seznam datových hodnot. Toto pole lze použít k reprezentaci vektorů. Je velmi podobný typu vestavěného seznamu v Pythonu, ale má jeden klíčový rozdíl.
Na rozdíl od seznamů Python jsou data v NumPy uložena v souvislé paměti. To znamená, že hodnoty jsou uloženy vedle sebe v paměti. Díky tomu je přístup k hodnotám rychlejší; Pole NumPy jsou pro běžné operace až 50krát rychlejší než seznamy Pythonu.
Stejně jako seznamy Pythonu mohou pole ukládat další pole jako prvky. To vám umožňuje vytvářet složitější matematické konstrukce, jako jsou matice a pole vyšších řádů. Pole mají užitečné metody pro běžné statistické operace, jako je výpočet průměru, mediánu a směrodatné odchylky. Můžete je upravit dělením, spojováním, tvarováním a přetvářením.
Požadavky na používání Numpy
- Instalace pythonu
- Instalace pipu
- IDE, jako je VSCode nebo v ideálním případě IDE založené na notebooku, jako je Jupyter
- Znalost Pythonu
Přečtěte si také: Představení notebooku Jupyter pro začátečníky
Případy užití
- Numpy se používá pro úlohy vědy o datech, protože má rychlejší pole namísto vestavěných seznamů Pythonu.
- Lze jej použít k řešení problémů lineární algebry pomocí vestavěných funkcí.
- Používá se ve strojovém učení kvůli rychlému výpočtu vektorů a matic.
- Používá se ke generování náhodných datových sad pomocí svých náhodných statistických funkcí.
Kurzy pro výuku NumPy
Níže jsou uvedeny některé z nejlepších zdrojů, jak se naučit NumPy a Data Science. Většina těchto zdrojů předpokládá určitou znalost Pythonu. Pokud jste se ještě neučili Python, zde je náš seznam nejlepších zdrojů, jak se naučit Python.
Předpoklady hlubokého učení: The Numpy Stack v Pythonu
Tento kurz Udemy nabízí jemného průvodce, který vás připraví na hluboké učení pomocí Pythonu. Kurz vás naučí používat Numpy pro vektorové a maticové výpočty.
Kromě toho pokrývá Pandas, knihovnu pro práci s datovými sadami v Pythonu: Matplotlib (nástroj pro vizualizaci dat) a Scipy (knihovnu pro výpočet statistiky v Pythonu).
Kurz obsahuje šest hodin videa na vyžádání a jakmile si jej zakoupíte, získáte k němu doživotní přístup zdarma. Součástí je certifikace. Než se pustíte do tohoto kurzu, měli byste být obeznámeni s lineární algebrou a programováním v Pythonu.
Analýza dat pomocí Pythonu: NumPy & Pandas Masterclass
Tento komplexní kurz vás naučí, jak analyzovat data pomocí Pandas a NumPy. Metoda obsahuje 216 přednášek, 3 články a 2 zdroje ke stažení. Celkem tak získáte více než třináct hodin obsahu.
Začíná tím, že vás seznámíme s NumPy a konceptem pole, což je centrální objekt v NumPy. Poté vás kurz naučí používat Pandas, oblíbenou a užitečnou knihovnu pro práci s datovými sadami. Nakonec se naučíte vizualizaci dat pomocí knihovny Matplotlib.
Tento kurz se od většiny liší tím, že dělá lekce praktičtějšími tím, že vás učí hraním rolí. Budete hrát roli datového analytika ve velké nadnárodní maloobchodní společnosti analyzující data shromážděná z jejích různých operací. Jak se očekávalo, kurz předpokládá určitou znalost jazyka Python před zahájením kurzu.
Python s NumPy pro úplné začátečníky
Tento kurz je jedním z nejvíce přátelských kurzů pro začátečníky na NumPy. I když se očekává, že budete znát Python, kurz představí NumPy od začátku.
Začíná tím, že vás seznámíme s poli NumPy. Vysvětluje, jak se liší od seznamů Pythonu a jak jsou rychlejší a vhodnější pro datovou vědu, inženýrství a analýzu.
Kromě toho se naučíte všechny různé věci, které můžete s těmito poli dělat. Patří mezi ně, ale nejsou omezeny na vytváření polí, přístup k nim pomocí indexů, jejich dělení a spojování a jejich tvarování a přetváření.
Tento kurz má dvě hodiny videoobsahu a zaměřuje se pouze na Numpy. Můžete to dokončit a získat certifikát za týden.
Úvod do NumPy
Tento kurz od DataCamp je přátelský pro začátečníky v NumPy. Kurz trvá asi 4 hodiny a obsahuje 13 dobře vyrobených videí a 49 cvičení, která vám pomohou upevnit koncepty, které jste se naučili.
Je součástí trati Data Scientist, takže pokud absolvujete další kurzy ve stejné trati, získáte certifikaci DataCamp Data Scientist.
Pokud jde o obsah, představuje pole a vysvětluje výhody jejich použití oproti seznamům v Pythonu. Dále se naučíte techniky vysílání a vektorizace, aby byl váš kód rychlejší a efektivnější. Procvičíte si operace pole na datové sadě Monet.
Výukový program Simplilearn NumPy
Tento bezplatný tutoriál od Simplilearn pokrývá základy Numpy. Je stručná a jde přímo k věci. Článek má minimální vysvětlení a je ideální, pokud jej používáte jako referenci nebo pokud již víte, co je Numpy a co dělají různé funkce.
V článku jsou také úryvky kódu, které ilustrují použití různých funkcí s příklady. Je ideální, když spěcháte a chcete se Numpy naučit za deset minut. Jelikož se jedná o článek, nemá místo k procvičování ani datové sady k použití.
Museli byste si sami nastavit cvičné prostředí a najít datové sady, ze kterých budete cvičit. Kaggle je dobré místo pro hledání datových sad a vytváření poznámkových bloků pro procvičování datové vědy.
W3Schools
Tento tutoriál od W3Schools je můj osobní favorit. Je bezplatný a komplexní, pokrývá všechny základy NumPy a pokročilejší témata, jako je generování náhodných statistických rozdělení a použití univerzálních funkcí k implementaci vektorizace.
Celkem má tutoriál 43 webových stránek stručných, ale adekvátních vysvětlení a úryvků kódu, které lze ilustrovat příklady. Kromě toho w3schools přichází s editorem pro psaní vašich Numpy dotazů a kvízem, kde si můžete vyzkoušet své znalosti.
Všechny tyto jsou volitelné, ale pomohou vám s učením. Zapsáním se do kurzu Numpy za poplatek můžete získat certifikaci, kterou přidáte do svého životopisu.
Kurz škálování
Tento kurz na Scaler je dobře sestavený. Obsahuje šest modulů, které pokrývají úvod do NumPy, vícerozměrných polí, datových struktur, funkcí, vysílání a dalších různých konceptů.
Celkem má 32 lekcí s 5 hodinami a 33 minutami videoobsahu. Existuje 26 výzev, které vám pomohou uplatnit to, co jste se naučili, a upevnit koncepty ve vaší mysli. Po absolvování kurzu získáte certifikát.
Podle očekávání musíte před zahájením kurzu znát programovací jazyk Python. Druhým předpokladem je IDE s Pythonem a Numpy nainstalovaným na vašem počítači.
Průvodce Numpym od Travise Oliphanta
Tato kniha, kterou napsal tvůrce Numpy, má být odkazem pro ty, kteří již Python znají, ale rádi by se dozvěděli o Numpy a dalších nástrojích.
V této knize se Travis Oliphant zabývá nejen tím, jak používat Numpy, ale také jak jej rozšířit pomocí API. Toto je pravděpodobně nejpodrobnější a nejpodrobnější zdroj na Numpy.
Pravděpodobně je ideální pro pokročilé uživatele Numpy, kteří chtějí na vyšší úrovni porozumět tomu, jak Numpy funguje, a podrobného průvodce, aby mohli přispívat do knihovny a rozšiřovat ji.
Numpy Průvodce pro začátečníky od Ivana Idrise
Tato kniha o Numpym je určena pro začátečníky. Je určen pro vědce, inženýry, programátory a analytiky, kteří již Python znají, ale chtějí si rozšířit své dovednosti tím, že přijmou Numpy jako další dovednost.
Kniha popisuje instalaci Numpy, Matplotlib, Scipy a IPython na místní počítač. Poté pokrývá pole a různé funkce pole, které máte k dispozici. Poté použijete knihovnu k provádění maticových operací a testování kódu pomocí Numpy.testing. Celkově vzato je tato kniha komplexním průvodcem Numpym.
NumPy: Od základní k pokročilé od Karan Singh Bisht
Název „NumPy od základního k pokročilému“ mluví za vše. Tato kniha má být mírným svahem, který vás odvede od toho, že o knihovně nic nevíte, k tomu, abyste věděli, jak používat některé její pokročilejší funkce.
Kniha pokrývá základy, jako je vysvětlení toho, co je pole, až po pokročilejší a pod kapotou témata, jako jsou efekty mezipaměti CPU a životní cyklus Ndarray. Má vám poskytnout pevný základ pro další práci se strojovým učením pomocí knihovny Numpy.
Výukový program na YouTube FreeCodeCamp
FreeCodeCamp v poslední době roste na popularitě jako zdroj vysoce kvalitních výukových programů pro kódování a vývoj softwaru. V rámci katalogu výukových programů je tento komplexní výukový program Numpy. Stejně jako všechny jeho tutoriály je k dispozici zdarma.
Tutoriál trvá asi hodinu a pokrývá základy Numpy. Je to jemný úvod do knihovny, který by neměl být ohromující pro ty, kteří právě začali. Jak byste očekávali, před zhlédnutím videa se předpokládá znalost jazyka Python.
Závěrečná slova
Numpy je neuvěřitelně užitečný a všestranný. Je to očekávaný nástroj pro většinu úloh v oblasti datové vědy a inženýrství. Tento článek vám představil Numpy a poskytl vám abstraktní přehled jeho klíčových pojmů na vysoké úrovni.
Dále článek uvádí zdroje, které by vám mohly být užitečné na vaší cestě k učení Pythonu. Stručný popis každého zdroje vám pomohl učinit informovaný výběr, který z nich si vybrat.
Dále se podívejte na nejlepší knihovny Pythonu pro datové vědce.