Numpy trong python

NumPy là một thư viện Python cho phép tính toán số học với mảng và ma trận. Nó cung cấp các kiểu dữ liệu mảng và ma trận và các hàm tính toán số học và thống kê cho chúng. NumPy cũng cung cấp các tính năng như broadcasting và lập chỉ mục để xử lý mảng và ma trận một cách hiệu quả.

Tại sao sử dụng numpy

NumPy cung cấp các tính năng và các hàm tính toán số học mạnh mẽ cho Python, giúp cho việc xử lý và tính toán với mảng và ma trận trở nên dễ dàng hơn. Các tính năng như broadcasting và lập chỉ mục cho phép xử lý mảng và ma trận một cách hiệu quả. NumPy cũng cung cấp các hàm tính toán số học như tính trung bình, tính phương sai, tính ma trận và tính toán đạo hàm.

Numpy còn được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, …với các thư viện khác như scikit-learn, Tensorflow, Keras,…

Với numpy, các tác vụ số học trở nên dễ dàng hơn, tốc độ tính toán nhanh hơn, giúp cho việc xử lý dữ liệu trong Python trở nên nhanh hơn, hiệu quả hơn.

Một số hàm quan trọng trong Numpy

NumPy cung cấp rất nhiều hàm tính toán số học và thống kê khác nhau. Một số hàm quan trọng trong NumPy bao gồm:

• np.array() : tạo mảng từ một danh sách, tuple hoặc các số
• np.zeros() : tạo mảng toàn giá trị 0
• np.ones() : tạo mảng toàn giá trị 1
• np.arange() : tạo mảng các số liên tiếp
• np.linspace() : tạo mảng các số trong một khoảng
• np.random.rand() : tạo mảng các số ngẫu nhiên trong khoảng [0,1]
• np.random.randn() : tạo mảng các số ngẫu nhiên theo phân phối chuẩn
• np.shape : lấy kích thước của mảng
• np.reshape() : thay đổi kích thước của mảng
• np.transpose() : chuyển đổi ma trận
• np.min(), np.max() : lấy giá trị nhỏ nhất và lớn nhất trong mảng
• np.mean() : tính trung bình của mảng
• np.sum() : tính tổng của mảng
• np.dot() : tính tích dot của hai mảng
• np.linalg.inv() : tính ma trận nghịch đảo
• np.linalg.det() : tính determinant của ma trận

Các hàm này chỉ là một số ví dụ, NumPy còn có rất nhiều hàm khác bạn có thể sử dụng.

Các hướng dẫn về Numpy

• Cách cài đặt NumPy trên Python
• NumPy Ndarray
• NumPy Datatypes trong thư viện NumPy
• Sử dụng Array trong NumPy
• NumPy Broadcasting
• Duyệt mảng trong NumPy
• Toán tử Bitwise NumPy
• String trong NumPy
• Các hàm toán học trong thư viện NumPy
• Các function thống kê trong NumPy
• Sắp xếp và tìm kiếm trong numpy
• Hàm numpy.sum () trong python và cách sử dụng
• numpy.reshape () trong Python
• numpy.random () bằng Python
• NumPy.append trong Python
• numpy.concatenate () bằng Python
• numpy.array() trong numPy
• Phép nhân ma trận NumPy trong Python
• Sử dụng Linear Algebra trong Numpy
• Thư viện Matrix NumPy
• NumPy Copies và Views
• numpy.ndarray.flatten() trong Python
• numpy.clip() trong Python
• numpy.loadtxt() trong Python
• numpy.dot() trong Python
• numpy.unique() trong Python
• numpy.mean() trong Python
• numpy.transpose() trong python
• numpy.argsort() trong Numpy
• numpy.where() trong Python
• Numpy.log trong python