Tôi yêu Python vì nó là một ngôn ngữ lập trình tuyệt vời. Nó đơn giản để học, nó rất linh hoạt, có rất nhiều thư viện, công cụ và framework giúp việc phát triển dễ dàng hơn. Đó là lý do tại sao nó là một trong những ngôn ngữ lập trình được yêu thích nhất hiện nay. Nó có thể được sử dụng trong hầu hết các dự án…
NumPy, viết tắt của Numerical Python, được tạo ra vào năm 2005 bởi Travis Oliphant. Tuy nhiên, Numeric là tổ tiên của NumPy, mà Jim Hungunin đã phát triển. Điều tách biệt cả hai là các chức năng bổ sung mà NumPy có. Gói Python này là một thư viện bao gồm các đối tượng mảng đa chiều và một tập hợp các thủ tục để xử lý các mảng đó.
Ví dụ về NumPy
NumPy rất hữu ích để thực hiện các phép toán và logic trên các mảng và ma trận chiều cao lớn. Với nó, bạn có thể thực hiện một loạt các hàm số một cách hiệu quả. NumPy đơn giản hóa các quy trình mã hóa, cung cấp quyền truy cập trực tuyến vào tất cả thông tin của nó và cộng tác với các thư viện khác để thực hiện các tác vụ hiệu quả hơn. Dưới đây là bốn ví dụ thực tế nơi NumPy được sử dụng
1. Phát triển web
Python được biết đến phổ biến là ngôn ngữ được lựa chọn để phát triển web và Kim tự tháp, Django và Flask. Các thư viện tiêu chuẩn được bao gồm trong các khung này, giúp việc tích hợp giao thức trở nên dễ dàng và hiệu quả.
2. ngành giáo dục
Python cũng được sử dụng để phát triển các khóa học và chương trình giáo dục trực tuyến. Đây là một ngôn ngữ dễ học cho người mới bắt đầu vì cú pháp của nó tương tự như tiếng Anh. Nó cung cấp cho người mới bắt đầu một thư viện tiêu chuẩn và nhiều tài nguyên khác nhau để xử lý ngôn ngữ, giúp việc học trở nên dễ dàng hơn. Do đó, Python là ngôn ngữ lập trình ưa thích cho người mới bắt đầu phát triển các chương trình giáo dục ở cả cấp độ cơ bản và nâng cao
3. Sự phát triển trò chơi
Battlefield 2 là một trong những trò chơi điện tử phổ biến nhất vào đầu những năm 2000 và được phát triển bằng Python. Các khung Python thường được sử dụng trong phát triển trò chơi, bao gồm Pygame, PyKyra, Pyglet, PyOpenGL, Kivy, Panda3D, Cocos2D, v.v.
4. Phát triển phần mềm
Các nhà phát triển phần mềm chủ yếu sử dụng Python. Nó đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng phức tạp. Ngôn ngữ được sử dụng để quản lý dự án, làm ngôn ngữ hỗ trợ, kiểm soát xây dựng và kiểm tra
Tại sao NumPy lại quan trọng?
NumPy lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ ít hơn nhiều và cung cấp cơ chế chỉ định loại dữ liệu. Mã sau đó có thể được tối ưu hóa hơn nữa. Sau đây là ba lý do tại sao NumPy rất có giá trị
Mức sử dụng bộ nhớ giảm
Hiệu suất nhanh
Quá dễ để làm việc với
NumPy so với. Các công nghệ & phương pháp khác
NumPy so với. gấu trúc
NumPy chủ yếu hoạt động với dữ liệu số, trong khi Pandas chủ yếu xử lý dữ liệu dạng bảng. Với Pandas, bạn có thể làm việc với dữ liệu số và chuỗi thời gian trong một môi trường nhanh chóng, dễ sử dụng. Pandas được viết bằng Python, Cython và C và được xây dựng xung quanh thư viện NumPy. Dữ liệu có thể được nhập vào Pandas từ nhiều định dạng tệp khác nhau, bao gồm JSON, SQL, Microsoft Excel, v.v. Cuối cùng, Pandas được sử dụng để phân tích và trực quan hóa dữ liệu và NumPy được sử dụng rộng rãi để tính toán số
NumPy so với. scipy
NumPy là viết tắt của Numerical Python và SciPy là viết tắt của Science Python; . Các thư viện này được sử dụng để thao tác dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Trong các mảng dữ liệu đồng nhất, NumPy được sử dụng để hoạt động hiệu quả. SciPy là một bộ công cụ Python. Các công cụ này hỗ trợ tích hợp, phân biệt, tối ưu hóa độ dốc và nhiều chức năng khác. Chúng nhanh hơn các công cụ phổ biến khác trên thị trường. Tất cả tính toán số chung được thực hiện thông qua SciPy trong Python
NumPy so với. matlab
Lập chỉ mục Python bắt đầu từ 0 và được thực hiện với dấu ngoặc đơn, trong khi lập chỉ mục MATLAB bắt đầu từ một và được thực hiện với dấu ngoặc đơn. NumPy cung cấp các hoạt động hiệu quả trên các mảng dữ liệu đồng nhất trong Python. Do đó, Python có thể được sử dụng làm ngôn ngữ cấp cao để thao tác dữ liệu số, tương tự như IDL, MATLAB hoặc Yorick. Trong MATLAB, mọi thứ được coi là một mảng, trong khi mọi thứ là một đối tượng tổng quát hơn trong Python. Trong MATLAB, chuỗi là mảng ký tự hoặc mảng chuỗi, trong khi đó, trong Python, chuỗi là loại đối tượng của chúng được gọi là str. Ngôn ngữ kịch bản của MATLAB được thiết kế cho đại số tuyến tính, vì vậy một số thao tác mảng dễ dàng hơn trong MATLAB so với trong NumPy.
Numpy so với. Toán học
Math là một phần của thư viện chuẩn Python. Các hoạt động toán học cơ bản được cung cấp, cũng như một số hằng số thường được sử dụng. Mặt khác, NumPy là gói của bên thứ ba được thiết kế để tính toán khoa học. Đây là gói defacto cho các phép toán số và véc-tơ trong Python. Math là một thư viện tiêu chuẩn chứa các hàm [lượng giác, logarit] và hằng số. Đồng thời, NumPy là một thư viện toán học được viết bằng C. Trong khi mã gần như giống hệt nhau, hiệu suất rất khác nhau. MATLAB mất 0. 252454 giây để hoàn thành nhiệm vụ, trong khi NumPy mất 0. 973672151566 giây, dài gần gấp bốn lần