<blockquote>
Ch&agrave;o mừng bạn đến với loạt b&agrave;i về thư viện Numpy của&nbsp;<a href="../../../">Tek4.vn</a>, loạt b&agrave;i n&agrave;y cung cấp c&aacute;c kh&aacute;i niệm từ cơ bản đến n&acirc;ng cao v&agrave; được thiết kế cho người từ mới bắt đầu cho đến c&aacute;c chuy&ecirc;n gia. NumPy l&agrave; viết tắt của numeric python, l&agrave; một g&oacute;i python để t&iacute;nh to&aacute;n v&agrave; xử l&yacute; c&aacute;c phần tử mảng đa chiều v&agrave; đơn chiều.
</blockquote>
<img class="aligncenter wp-image-9452 size-full disappear appear" style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="../../../wp-content/uploads/2021/03/Capture-92.png" sizes="(max-width: 1112px) 100vw, 1112px" srcset="https://old.tek4.vn/wp-content/uploads/2021/03/Capture-92.png 1112w, https://old.tek4.vn/wp-content/uploads/2021/03/Capture-92-300x156.png 300w, https://old.tek4.vn/wp-content/uploads/2021/03/Capture-92-1024x534.png 1024w, https://old.tek4.vn/wp-content/uploads/2021/03/Capture-92-768x401.png 768w" alt="Thư viện Numpy" width="100%" loading="lazy" />
<h3 id="ftoc-heading-1" class="h2 ftwp-heading" style="text-align: justify;">Thư viện Numpy l&agrave; g&igrave;</h3>
Travis Oliphant đ&atilde; tạo g&oacute;i NumPy v&agrave;o năm 2005 bằng c&aacute;ch đưa c&aacute;c t&iacute;nh năng của m&ocirc;-đun tổ ti&ecirc;n Numeric v&agrave;o một m&ocirc;-đun kh&aacute;c Numarray.
N&oacute; l&agrave; một m&ocirc;-đun mở rộng của Python, phần lớn được viết bằng C. N&oacute; cung cấp c&aacute;c chức năng kh&aacute;c nhau c&oacute; khả năng thực hiện c&aacute;c ph&eacute;p t&iacute;nh số với tốc độ cao.
N&oacute; cung cấp nhiều cấu tr&uacute;c dữ liệu mạnh mẽ kh&aacute;c nhau, triển khai c&aacute;c mảng v&agrave; ma trận đa chiều. C&aacute;c cấu tr&uacute;c dữ liệu n&agrave;y được sử dụng để t&iacute;nh to&aacute;n tối ưu li&ecirc;n quan đến mảng v&agrave; ma trận.
<h3 id="ftoc-heading-2" class="h2 ftwp-heading" style="text-align: justify;">Sự cần thiết của thư viện Numpy</h3>
Với cuộc c&aacute;ch mạng của khoa học dữ liệu, c&aacute;c thư viện ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu như NumPy, SciPy, Pandas,&hellip; đ&atilde; c&oacute; sự ph&aacute;t triển vượt bậc. Với c&uacute; ph&aacute;p dễ d&agrave;ng hơn nhiều so với c&aacute;c ng&ocirc;n ngữ lập tr&igrave;nh kh&aacute;c, python l&agrave; ng&ocirc;n ngữ lựa chọn h&agrave;ng đầu cho c&aacute;c nh&agrave; khoa học dữ liệu.
NumPy cung cấp một c&aacute;ch thuận tiện v&agrave; hiệu quả để xử l&yacute; một lượng lớn dữ liệu. N&oacute; cũng rất tiện lợi với ph&eacute;p nh&acirc;n ma trận v&agrave; định h&igrave;nh lại dữ liệu, v&igrave; thế n&oacute; nhanh ch&oacute;ng n&ecirc;n hợp l&yacute; khi l&agrave;m việc với một bộ dữ liệu lớn.
C&oacute; những ưu điểm sau khi sử dụng thư viện NumPy để ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu.
<ol style="text-align: justify;">
<li>NumPy thực hiện t&iacute;nh to&aacute;n hướng mảng.</li>
<li>N&oacute; thực hiện hiệu quả c&aacute;c mảng đa chiều.</li>
<li>N&oacute; thực hiện c&aacute;c ph&eacute;p t&iacute;nh khoa học.</li>
<li>N&oacute; c&oacute; khả năng thực hiện Fourier Transform v&agrave; định h&igrave;nh lại dữ liệu được lưu trữ trong c&aacute;c mảng đa chiều.</li>
<li>N&oacute; cung cấp c&aacute;c h&agrave;m t&iacute;ch hợp cho đại số tuyến t&iacute;nh v&agrave; tạo số ngẫu nhi&ecirc;n.</li>
</ol>
Ng&agrave;y nay, NumPy kết hợp với SciPy v&agrave; Mat-plotlib được sử dụng thay thế cho MATLAB v&igrave; Python l&agrave; ng&ocirc;n ngữ lập tr&igrave;nh ho&agrave;n chỉnh hơn v&agrave; dễ d&agrave;ng hơn MATLAB.
<h3 id="ftoc-heading-3" class="h2 ftwp-heading" style="text-align: justify;">Điều kiện ti&ecirc;n quyết</h3>
Trước khi học loạt b&agrave;i n&agrave;y, bạn phải c&oacute; kiến ​​thức cơ bản về c&aacute;c kh&aacute;i niệm Python.
<h3 id="ftoc-heading-4" class="ftwp-heading" style="text-align: justify;">Nội dung ch&iacute;nh</h3>
Loạt b&agrave;i n&agrave;y bao gồm 2 phần ch&iacute;nh với c&aacute;c nội dung như sau:
<h4 id="ftoc-heading-5" class="ftwp-heading" style="text-align: justify;">C&aacute;c kh&aacute;i niệm cơ bản</h4>
Thiết lập m&ocirc;i trường
Giới thiệu về Ndarray
C&aacute;c kiểu dữ liệu trong numpy
C&aacute;ch x&acirc;y dựng ndarray
Tạo mảng từ dữ liệu hiện c&oacute;
Tạo mảng trong phạm vi số
Numpy broadcasting
Lặp qua mảng numpy
To&aacute;n tử Bitwise
C&aacute;c h&agrave;m xử l&yacute; chuỗi
C&aacute;c h&agrave;m to&aacute;n học
C&aacute;c h&agrave;m thống k&ecirc;
Sorting v&agrave; Searching
Copies v&agrave; Views
Thư viện ma trận
Đại số tuyến t&iacute;nh numpy
Ph&eacute;p nh&acirc;n ma trận
<h4 id="ftoc-heading-6" class="ftwp-heading" style="text-align: justify;">C&aacute;c h&agrave;m trong numpy</h4>
numpy.array() trong python
numpy.concatenate()
numpy.append()
numpy reshape()
numpy sum()
numpy random()
numpy.zeros()
numpy.log()
numpy.where()
numpy.argsort()
numpy.transpose()
numpy.mean()
numpy.unique()
numpy.ndarray.tolist()
numpy.dot()
numpy.loadtxt()
numpy.clip()
numpy.ndarray.flatten()
numpy.meshgrid()
numpy.std()
numpy.argmax()
numpy.diff()
numpy.empty()
numpy.histogram()
numpy.sort()
numpy.average()
numpy.pad()
numpy.ravel()
Numpy.save()
NumPy arccos()
NumPy arcsin()
NumPy arctan()
NumPy degrees()
NumPy tan()
NumPy deg2rad()
NumPy hypot()
NumPy rad2deg()
NumPy radians()
NumPy arcsinh()
NumPy arctanh()
NumPy ceil()
NumPy fix()
NumPy floor()
NumPy rint()
NumPy tanh()
NumPy trunc()
numpy.matlib.empty()
numpy.matlib.eye()
numpy.matlib.identity()
numpy.matlib.ones()
numpy.matlib.zeros()
numpy.arrange()
numpy.asarray()
numpy.frombuffer()
numpy.fromiter()
numpy.linspace()
numpy.logspace()

Admin

Thư Viện Numpy Từ Cơ Bản Đến Nâng Cao

Cùng tác giả

Admin

Có liên quan