NumPy stanowi fundament w arsenale każdego specjalisty od analizy danych. To wyjątkowo użyteczne narzędzie do manipulacji danymi, a jego znajomość jest niezbędna dla naukowców zajmujących się danymi, analityków oraz inżynierów.
Jeśli pragniesz opanować tę pożądaną umiejętność, zachęcamy do lektury. Ten artykuł wyjaśni, czym jest NumPy, dlaczego jest tak istotny, oraz wskaże najlepsze materiały do nauki.
Czym jest NumPy?
NumPy, skrót od Numerical Python, to biblioteka stworzona w 2005 roku przez Travisa Oliphanta, przeznaczona do analizy danych.
Podstawowym elementem NumPy jest tablica, którą można zdefiniować jako uporządkowany zbiór wartości. Tablice te umożliwiają reprezentację wektorów. Strukturalnie przypominają wbudowane listy Pythona, jednak różnią się kluczowym aspektem.
W odróżnieniu od list Pythona, dane w NumPy są przechowywane w sposób ciągły w pamięci. Oznacza to, że wartości są umiejscowione obok siebie, co przyspiesza dostęp do nich. W rezultacie tablice NumPy działają nawet 50 razy szybciej niż standardowe listy Pythona w typowych operacjach.
Podobnie jak listy Pythona, tablice mogą zawierać inne tablice jako elementy, co pozwala na konstruowanie bardziej skomplikowanych struktur matematycznych, takich jak macierze i tablice wyższych rzędów. Tablice NumPy oferują szereg pomocnych funkcji do wykonywania popularnych operacji statystycznych, takich jak obliczanie średniej, mediany czy odchylenia standardowego. Możliwa jest również ich modyfikacja poprzez dzielenie, łączenie, zmianę kształtu oraz transformację.
Wymagania do korzystania z NumPy
- Zainstalowany Python
- Zainstalowany menedżer pakietów pip
- Środowisko programistyczne (IDE), takie jak VSCode, lub bardziej wyspecjalizowane, oparte na notebookach, jak Jupyter
- Podstawowa wiedza z zakresu języka Python
Przeczytaj także: Wprowadzenie do Jupyter Notebook dla początkujących
Zastosowania
- NumPy jest powszechnie wykorzystywany w dziedzinie analizy danych, dzięki szybszym operacjom na tablicach w porównaniu do standardowych list Pythona.
- Umożliwia rozwiązywanie zadań z zakresu algebry liniowej, oferując wbudowane funkcje.
- Jest kluczowy w uczeniu maszynowym, ze względu na szybkie operacje na wektorach i macierzach.
- Pozwala na generowanie losowych zbiorów danych, dzięki swoim funkcjom statystycznym.
Kursy do nauki NumPy
Poniżej przedstawiamy wybór najlepszych materiałów do nauki NumPy i zagadnień związanych z nauką o danych. Większość z nich wymaga pewnej znajomości Pythona. Jeśli jeszcze nie miałeś okazji się z nim zapoznać, polecamy naszą listę najlepszych zasobów do nauki Pythona.
Wymagania wstępne dla głębokiego uczenia: Zastosowanie NumPy w Pythonie
Ten kurs Udemy oferuje wprowadzenie, które przygotuje Cię do pracy z głębokim uczeniem przy użyciu Pythona. Nauczysz się, jak używać NumPy do obliczeń wektorowych i macierzowych.
Dodatkowo, kurs obejmuje biblioteki takie jak Pandas (do obsługi zbiorów danych), Matplotlib (do wizualizacji danych) i Scipy (do obliczeń statystycznych w Pythonie).
Kurs oferuje sześć godzin materiałów wideo na żądanie, z dożywotnim dostępem po zakupie. Po jego ukończeniu otrzymasz certyfikat. Przed przystąpieniem do tego kursu powinieneś mieć podstawową wiedzę z zakresu algebry liniowej i programowania w Pythonie.
Analiza Danych z Pythonem: NumPy & Pandas Masterclass
Ten kompleksowy kurs nauczy Cię analizować dane przy użyciu Pandas i NumPy. W jego skład wchodzi 216 wykładów, 3 artykuły oraz 2 materiały do pobrania, co daje w sumie ponad trzynaście godzin treści.
Kurs zaczyna się od wprowadzenia do NumPy i koncepcji tablicy, która jest jego centralnym elementem. Następnie nauczysz się korzystać z Pandas, popularnej biblioteki do pracy z danymi. Na końcu zgłębisz tajniki wizualizacji danych przy użyciu Matplotlib.
Wyjątkowości tego kursu dodaje fakt, że lekcje są bardziej praktyczne dzięki odgrywaniu ról. Wcielisz się w analityka danych w dużej, międzynarodowej firmie detalicznej, analizując dane z różnych operacji. Jak można się spodziewać, przed rozpoczęciem kursu powinieneś znać podstawy języka Python.
Python z NumPy dla Absolutnie Początkujących
Ten kurs jest jednym z najbardziej przyjaznych dla początkujących kursów poświęconych NumPy. Wymagana jest znajomość Pythona, ale kurs wprowadza NumPy od podstaw.
Rozpoczyna się od omówienia tablic NumPy, wyjaśniając, czym różnią się od list w Pythonie oraz w jaki sposób są szybsze i lepiej dostosowane do zastosowań w nauce o danych, inżynierii i analizie.
Dowiesz się również o różnorodnych operacjach, jakie można wykonywać na tablicach, w tym o ich tworzeniu, dostępie do nich za pomocą indeksów, dzieleniu, łączeniu, zmianie kształtu oraz transformacji.
Kurs zawiera dwie godziny materiałów wideo i skupia się wyłącznie na NumPy. Możesz go ukończyć i uzyskać certyfikat w ciągu tygodnia.
Wprowadzenie do NumPy
Ten kurs DataCamp jest przyjazny dla początkujących użytkowników NumPy. Trwa około 4 godzin i zawiera 13 wysokiej jakości filmów oraz 49 ćwiczeń, które pomogą utrwalić zdobytą wiedzę.
Jest on częścią ścieżki Data Scientist, więc po ukończeniu innych kursów z tej samej ścieżki, otrzymasz certyfikat DataCamp Data Scientist.
W ramach kursu zapoznasz się z tablicami NumPy i zrozumiesz zalety ich stosowania w porównaniu do list w Pythonie. Następnie poznasz techniki rozgłaszania i wektoryzacji, które przyspieszą Twój kod. Ćwiczenia obejmują operacje na zbiorze danych Monet.
Prosty Samouczek NumPy
Ten bezpłatny samouczek od Simplilearn omawia podstawy NumPy. Jest krótki i przechodzi od razu do sedna. Artykuł zawiera minimalne wyjaśnienia, więc jest idealny, jeśli szukasz szybkich odniesień lub już wiesz, czym jest NumPy i jak działają poszczególne funkcje.
Artykuł zawiera również fragmenty kodu, które ilustrują zastosowanie różnych funkcji wraz z przykładami. Jest to idealne rozwiązanie, jeśli potrzebujesz nauczyć się NumPy w krótkim czasie (np. w dziesięć minut). Jako artykuł, nie zawiera interaktywnych ćwiczeń ani zbiorów danych do praktyki.
Będziesz musiał samodzielnie skonfigurować środowisko do ćwiczeń i znaleźć zbiory danych do nauki. Kaggle jest dobrym miejscem do wyszukiwania zbiorów danych i tworzenia notatników do ćwiczeń z nauki o danych.
W3Schools
Ten samouczek od W3Schools jest godny polecenia. Jest darmowy i wszechstronny, obejmuje wszystkie podstawy NumPy oraz bardziej zaawansowane zagadnienia, takie jak generowanie losowych rozkładów statystycznych i wykorzystanie uniwersalnych funkcji do implementacji wektoryzacji.
Cały samouczek składa się z 43 stron internetowych, które zawierają zwięzłe, ale wystarczające wyjaśnienia i fragmenty kodu. Dodatkowo w3schools oferuje edytor do pisania zapytań NumPy i quiz, który pozwoli Ci sprawdzić swoją wiedzę.
Wszystkie te elementy są opcjonalne, ale mogą pomóc w procesie nauki. Po zapisaniu się na kurs NumPy za opłatą możesz zdobyć certyfikat, który możesz umieścić w swoim CV.
Kurs Scalera
Ten kurs na platformie Scaler jest dobrze zorganizowany. Składa się z sześciu modułów, które obejmują wprowadzenie do NumPy, tablic wielowymiarowych, struktur danych, funkcji, rozgłaszania i innych koncepcji.
Łącznie zawiera 32 lekcje z 5 godzinami i 33 minutami materiałów wideo. Dostępnych jest 26 wyzwań, które pomogą Ci zastosować zdobytą wiedzę i utrwalić koncepcje. Po ukończeniu kursu otrzymasz certyfikat.
Zgodnie z oczekiwaniami, przed przystąpieniem do kursu musisz znać język programowania Python. Drugim warunkiem wstępnym jest posiadanie środowiska IDE z zainstalowanym Pythonem i NumPy.
Przewodnik po NumPy autorstwa Travisa Oliphanta
Ta książka, napisana przez twórcę NumPy, stanowi punkt odniesienia dla tych, którzy już znają Pythona, ale chcieliby poszerzyć swoją wiedzę na temat NumPy i powiązanych narzędzi.
Travis Oliphant opisuje w książce nie tylko sposób korzystania z NumPy, ale również metody jego rozszerzania za pomocą interfejsu API. Jest to prawdopodobnie najbardziej dogłębne i szczegółowe źródło informacji na temat NumPy.
Jest szczególnie polecana zaawansowanym użytkownikom NumPy, którzy chcą lepiej zrozumieć mechanizmy działania biblioteki oraz uzyskać kompleksowy przewodnik, który pozwoli im współtworzyć jej rozwój.
Podręcznik dla Początkujących NumPy autorstwa Ivana Idrisa
Ta książka poświęcona NumPy ma być przystępna dla początkujących. Jest przeznaczona dla naukowców, inżynierów, programistów i analityków, którzy mają już doświadczenie w Pythonie, ale chcą rozszerzyć swoje umiejętności o NumPy.
Książka omawia instalację NumPy, Matplotlib, SciPy oraz IPython na komputerze. Następnie skupia się na tablicach i różnorodnych funkcjach tablicowych. Kolejnym etapem jest wykorzystanie biblioteki do wykonywania operacji macierzowych oraz testowanie kodu przy użyciu Numpy.testing. Ogólnie rzecz biorąc, ta książka stanowi obszerne wprowadzenie do NumPy.
NumPy: Od Podstawowego do Zaawansowanego autorstwa Karana Singha Bishta
Tytuł „NumPy od podstawowego do zaawansowanego” mówi sam za siebie. Celem tej książki jest stopniowe przeprowadzenie czytelnika od podstawowej wiedzy o bibliotece do opanowania bardziej zaawansowanych funkcji.
Książka omawia podstawy, takie jak definicja tablicy, i przechodzi do bardziej zaawansowanych zagadnień, takich jak efekty pamięci podręcznej procesora i cykl życia ndarray. Ma to zapewnić solidne podstawy do dalszej pracy z uczeniem maszynowym przy użyciu NumPy.
Samouczek YouTube FreeCodeCamp
FreeCodeCamp zyskał popularność jako źródło wysokiej jakości samouczków dotyczących kodowania i rozwoju oprogramowania. Wśród samouczków znajduje się obszerny kurs NumPy. Podobnie jak wszystkie materiały FreeCodeCamp, jest on dostępny bezpłatnie.
Samouczek trwa około godziny i obejmuje podstawowe zagadnienia związane z NumPy. Jest to delikatne wprowadzenie do biblioteki, które nie powinno przytłoczyć początkujących. Jak można się spodziewać, przed rozpoczęciem kursu wymagana jest podstawowa znajomość Pythona.
Podsumowanie
NumPy jest niezwykle użyteczny i wszechstronny. Jest to standardowe narzędzie w większości zadań związanych z nauką o danych i inżynierią. W tym artykule zapoznałeś się z NumPy i uzyskałeś ogólny przegląd jego kluczowych koncepcji.
Dodatkowo, w artykule przedstawiono zasoby, które mogą być pomocne w Twojej nauce Pythona. Krótkie opisy każdego zasobu pomogą Ci w podjęciu świadomej decyzji, który z nich wybrać.
Na koniec zachęcamy do zapoznania się z listą najlepszych bibliotek Pythona dla analityków danych.
newsblog.pl
Maciej – redaktor, pasjonat technologii i samozwańczy pogromca błędów w systemie Windows. Zna Linuxa lepiej niż własną lodówkę, a kawa to jego główne źródło zasilania. Pisze, testuje, naprawia – i czasem nawet wyłącza i włącza ponownie. W wolnych chwilach udaje, że odpoczywa, ale i tak kończy z laptopem na kolanach.