tek4

Thư Viện Numpy Từ Cơ Bản Đến Nâng Cao

by - September. 21, 2021
Kiến thức
<blockquote> <p style="text-align: justify;">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.</p> </blockquote> <p style="text-align: justify;"><img class="aligncenter wp-image-9452 size-full disappear appear" 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="1112" height="580" loading="lazy" /></p> <h3 id="ftoc-heading-1" class="h2 ftwp-heading" style="text-align: justify;">Thư viện Numpy l&agrave; g&igrave;</h3> <p style="text-align: justify;">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.</p> <p style="text-align: justify;">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.</p> <p style="text-align: justify;">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.</p> <h3 id="ftoc-heading-2" class="h2 ftwp-heading" style="text-align: justify;">Sự cần thiết của thư viện Numpy</h3> <p style="text-align: justify;">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.</p> <p style="text-align: justify;">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.</p> <p style="text-align: justify;">C&oacute; những ưu điểm sau khi sử dụng thư viện NumPy để ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu.</p> <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> <p style="text-align: justify;">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.</p> <h3 id="ftoc-heading-3" class="h2 ftwp-heading" style="text-align: justify;">Điều kiện ti&ecirc;n quyết</h3> <p style="text-align: justify;">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.</p> <h3 id="ftoc-heading-4" class="ftwp-heading" style="text-align: justify;">Nội dung ch&iacute;nh</h3> <p style="text-align: justify;">Loạt b&agrave;i n&agrave;y bao gồm 2 phần ch&iacute;nh với c&aacute;c nội dung như sau:</p> <h4 id="ftoc-heading-5" class="ftwp-heading" style="text-align: justify;">C&aacute;c kh&aacute;i niệm cơ bản</h4> <p class="h1" style="text-align: justify;">Thiết lập m&ocirc;i trường</p> <p style="text-align: justify;">Giới thiệu về Ndarray</p> <p style="text-align: justify;">C&aacute;c kiểu dữ liệu trong numpy</p> <p style="text-align: justify;">C&aacute;ch x&acirc;y dựng ndarray</p> <p style="text-align: justify;">Tạo mảng từ dữ liệu hiện c&oacute;</p> <p style="text-align: justify;">Tạo mảng trong phạm vi số</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">Numpy broadcasting</p> <p style="text-align: justify;">Lặp qua mảng numpy</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">To&aacute;n tử Bitwise</p> <p style="text-align: justify;">C&aacute;c h&agrave;m xử l&yacute; chuỗi</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">C&aacute;c h&agrave;m to&aacute;n học</p> <p style="text-align: justify;">C&aacute;c h&agrave;m thống k&ecirc;</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">Sorting v&agrave; Searching</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">Copies v&agrave; Views</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">Thư viện ma trận</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">Đại số tuyến t&iacute;nh numpy</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">Ph&eacute;p nh&acirc;n ma trận</p> <h4 id="ftoc-heading-6" class="ftwp-heading" style="text-align: justify;">C&aacute;c h&agrave;m trong numpy</h4> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.array() trong python</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.concatenate()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.append()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy reshape()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy sum()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy random()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.zeros()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.log()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.where()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.argsort()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.transpose()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.mean()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.unique()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.ndarray.tolist()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.dot()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.loadtxt()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.clip()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.ndarray.flatten()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.meshgrid()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.std()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.argmax()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.diff()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.empty()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.histogram()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.sort()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.average()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.pad()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.ravel()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">Numpy.save()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy arccos()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy arcsin()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy arctan()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy degrees()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy tan()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy deg2rad()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy hypot()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy rad2deg()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy radians()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy arcsinh()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy arctanh()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy ceil()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy fix()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy floor()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy rint()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy tanh()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">NumPy trunc()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.matlib.empty()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.matlib.eye()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.matlib.identity()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.matlib.ones()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.matlib.zeros()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.arrange()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.asarray()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.frombuffer()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.fromiter()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.linspace()</p> <p class="h1" style="text-align: justify;">numpy.logspace()</p>