Introduktion til NumPy
For at opnå selvtillid og gennemføre dette kursus med succes anbefales det stærkt, at du gennemfører følgende kurser på forhånd (klik blot på dem for at starte):
I en verden fyldt med data er det yderst vigtigt at arbejde med matricer og arrays. Det er her, NumPy er nyttig. Med sin høje hastighed og relativt brugervenlige grænseflade er det blevet det mest anvendte Python-bibliotek til arbejde med arrays.
Lad os nu diskutere hastigheden af NumPy og hvor den stammer fra. Selvom det er et Python-bibliotek, er det for det meste skrevet i C, et lavniveau-sprog, der muliggør hurtige beregninger.
En anden medvirkende faktor til NumPys hastighed er vektorisering. Vektorisering indebærer grundlæggende, at en algoritme omdannes fra at arbejde med én værdi ad gangen til at arbejde med et sæt af værdier (vektor) på én gang, hvilket udføres i baggrunden på CPU-niveau.
Swipe to start coding
For at bruge NumPy skal du først importere det, så importer numpy med aliaset np.
Løsning
Tak for dine kommentarer!
single
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
What are some real-world applications of NumPy?
Can you explain more about vectorization and how it improves performance?
Why is NumPy faster than regular Python lists?
Awesome!
Completion rate improved to 3.7Introduktion til NumPy
Stryg for at vise menuen
For at opnå selvtillid og gennemføre dette kursus med succes anbefales det stærkt, at du gennemfører følgende kurser på forhånd (klik blot på dem for at starte):
I en verden fyldt med data er det yderst vigtigt at arbejde med matricer og arrays. Det er her, NumPy er nyttig. Med sin høje hastighed og relativt brugervenlige grænseflade er det blevet det mest anvendte Python-bibliotek til arbejde med arrays.
Lad os nu diskutere hastigheden af NumPy og hvor den stammer fra. Selvom det er et Python-bibliotek, er det for det meste skrevet i C, et lavniveau-sprog, der muliggør hurtige beregninger.
En anden medvirkende faktor til NumPys hastighed er vektorisering. Vektorisering indebærer grundlæggende, at en algoritme omdannes fra at arbejde med én værdi ad gangen til at arbejde med et sæt af værdier (vektor) på én gang, hvilket udføres i baggrunden på CPU-niveau.
Swipe to start coding
For at bruge NumPy skal du først importere det, så importer numpy med aliaset np.
Løsning
Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående mulighederTak for dine kommentarer!
single
