Numpy Python的數據分析指南

為什麼選擇 NumPy？

NumPy 陣列，即 ndarray 物件，是此庫的核心。 與 Python 列表不同，NumPy 陣列的數據類型可以在記憶體和性能方面更有效率地處理大型數據陣列。 這種效率來自 NumPy 能夠將數據存儲在連續的記憶體塊中，從而允許快速訪問和操作底層數據。

NumPy 經常與其他庫，如 SciPy 和 Matplotlib，一起使用，以創建一個科學計算和數據可視化的完整環境。

安裝

pip install numpy

pip install numpy

NumPy 與多種操作系統兼容，包括 Windows、macOS 和 Linux，使其對於不同的開發環境具有多樣性。

下面的代碼用於導入 numpy：

import numpy as np

import numpy as np

創建陣列

NumPy 中最基本的操作之一是創建陣列。 您可以創建不同數據類型的陣列，包括整數、浮點數和字串。 這是一個創建一維陣列的範例：

import numpy as np

# Creating a one-dimensional NumPy array
one_dimensional_array = np.array([1, 2, 3])

import numpy as np

# Creating a one-dimensional NumPy array
one_dimensional_array = np.array([1, 2, 3])

NumPy 提供了像 numpy.zeros 和 numpy.ones 這樣的函數，用於創建充滿零或一的陣列。

處理多個陣列

NumPy 能夠處理多個陣列的操作，不論是同一類型還是不同數據類型。操作可以逐元素執行，使其成為一個強大的統計工具。 廣播是 NumPy 中的一個強大功能，允許在不同形狀和尺寸的陣列之間進行操作。

import numpy as np

# Creating two NumPy arrays
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# Element-wise addition
result_addition = array1 + array2

# Element-wise multiplication
result_multiplication = array1 * array2

# Displaying the results
print("Array 1:", array1)
print("Array 2:", array2)
print("Element-wise Addition:", result_addition)
print("Element-wise Multiplication:", result_multiplication)

import numpy as np

# Creating two NumPy arrays
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# Element-wise addition
result_addition = array1 + array2

# Element-wise multiplication
result_multiplication = array1 * array2

# Displaying the results
print("Array 1:", array1)
print("Array 2:", array2)
print("Element-wise Addition:", result_addition)
print("Element-wise Multiplication:", result_multiplication)

在這個範例中，array1 和 array2 是兩個 NumPy 陣列，代碼對這些陣列進行逐元素加法和乘法運算，產生 result_addition 和 result_multiplication。 輸出將顯示原始陣列以及各自操作的結果。

NumPy 中的數據類型

NumPy 支持多種數據類型，允許您選擇最合適的數據類型以優化記憶體使用。 從整數到浮點數和字串，您可以靈活處理不同類型的數據。

NumPy 的數據類型包括複數和用戶自定義數據類型，為各種科學應用提供了全面的範圍。

機器學習應用

在機器學習領域，NumPy 的陣列操作是無價的。 您可以更有效地執行矩陣乘法和轉置操作，使其成為機器學習算法的首選庫。

NumPy 經常與 TensorFlow 和 PyTorch 等機器學習框架一起使用，用於構建和訓練神經網絡。

生成隨機數

在科學計算和機器學習方面，生成隨機數是至關重要的。 NumPy 提供了多種方法來創建隨機數陣列，這對神經網絡中初始化權重等任務很有幫助。

NumPy 的隨機模組包含用於生成隨機整數、從分佈抽樣以及打亂陣列的函數。

陣列索引和切片

訪問和修改陣列中的元素是頻繁的需求。 NumPy 提供了靈活的方式來使用索引和切片方法訪問陣列元素。

NumPy 的陣列切片允許高效地操控大型數據集，而不必不必要地複製數據。

與 NumPy 的整合

在需要將數據分析或科學計算結果以 PDF 格式記錄或共享的情境中，將 IronPDF 與 NumPy 整合在 Python 中可能特別有用。 例如，在使用 NumPy 執行複雜計算或數據可視化後，可以將結果格式化為 HTML 或其他支持格式，並使用 IronPDF 轉換為 PDF 進行分發。 這種整合可以顯著提升科學計算和數據分析項目中的工作流程，實現從數據處理到文檔生成的無縫過渡。

import numpy as np
from ironpdf import *

# Create a NumPy array
data = np.random.rand(10, 3)

# Generate some statistical data
mean_data = np.mean(data, axis=0)
max_data = np.max(data, axis=0)
min_data = np.min(data, axis=0)

# Convert statistical data to HTML format
html_content = f"""
<h1>Statistical Summary</h1>
<p>Mean: {mean_data}</p>
<p>Max: {max_data}</p>
<p>Min: {min_data}</p>
"""
# Using IronPDF to convert HTML to PDF
renderer = ChromePdfRenderer()
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(html_content)
pdf.SaveAs("numpy_data_summary.pdf")

import numpy as np
from ironpdf import *

# Create a NumPy array
data = np.random.rand(10, 3)

# Generate some statistical data
mean_data = np.mean(data, axis=0)
max_data = np.max(data, axis=0)
min_data = np.min(data, axis=0)

# Convert statistical data to HTML format
html_content = f"""
<h1>Statistical Summary</h1>
<p>Mean: {mean_data}</p>
<p>Max: {max_data}</p>
<p>Min: {min_data}</p>
"""
# Using IronPDF to convert HTML to PDF
renderer = ChromePdfRenderer()
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(html_content)
pdf.SaveAs("numpy_data_summary.pdf")

IronPDF 的基於 Chrome 的渲染引擎確保 HTML 內容轉換為 PDF 文件時具備高質量和一致性。