NumPy — это популярная библиотека на Python, которая широко используется для научных вычислений, анализа данных и обработки данных. Он предоставляет высокопроизводительный объект многомерного массива, а также инструменты для работы с этими массивами. Вот некоторые из наиболее важных функций NumPy для анализа данных и обработки данных:
(1) np.array: эта функция используется для создания массивов из списка или другой структуры данных. Это позволяет вам легко преобразовывать ваши данные в числовой формат, которым можно манипулировать и анализировать.
(2) np.zeros: эта функция создает массивы, заполненные нулями. Это полезно для создания массивов определенных форм и размеров, а также для инициализации массивов значениями по умолчанию.
(3) np.ones: эта функция создает массивы, заполненные единицами. Это полезно для создания массивов определенных форм и размеров, а также для инициализации массивов значениями по умолчанию.
(4) np.shape, np.ndim, np.size:эти функции предоставляют информацию о форме, количестве измерений и размере массива соответственно. Эта информация необходима для понимания структуры ваших данных и для выполнения операций с массивами различных форм.
(5) np.sort: эта функция сортирует массив по указанной оси в порядке возрастания или убывания. Это полезно для нахождения медианы, квартилей или других процентилей набора данных.
(6) np.unique: эта функция находит уникальные элементы массива и может быть полезна для подсчета количества уникальных значений в наборе данных.
(7) np.mean, np.median, np.std: эти функции вычисляют среднее значение, медиану и стандартное отклонение массива соответственно. Это важные статистические показатели, которые можно использовать для обобщения распределения набора данных.
(8) np.corrcoef:эта функция вычисляет коэффициент корреляции между двумя массивами, который можно использовать для определения силы и направления взаимосвязи между двумя переменными.
(9) np.concatenate, np.split: эти функции позволяют объединять или разделять массивы вдоль указанной оси соответственно. Они полезны для объединения или разделения наборов данных для анализа или для переупорядочения массивов для ввода в модели машинного обучения.
(10) np.where: эта функция позволяет нам искать в массиве определенное значение и возвращать индексы, которые находят совпадение. Для поиска в массиве используйте метод where.
Это лишь некоторые из множества функций, доступных в NumPy для анализа и обработки данных. Библиотека также предоставляет инструменты для линейной алгебры, генерации случайных чисел и других распространенных задач научных вычислений.
Счастливого обучения!!
Об авторе: я Крити Ядав, специалист по данным. Моя текущая работа сосредоточена на компьютерном зрении, глубоком обучении, обработке естественного языка и машинном обучении. Пожалуйста, свяжитесь со мной через мой профиль Linkedin, если у вас есть какие-либо вопросы.
