NumPy: Ключовий Інструмент у Сфері Обробки Даних
NumPy є незамінним інструментом у робочому наборі будь-якого фахівця з обробки даних. Ця потужна бібліотека відкриває безліч можливостей для ефективної роботи з даними, і її знання є критично важливим для аналітиків, інженерів та всіх, хто працює з інформацією.
Якщо ви прагнете освоїти цю затребувану навичку, продовжуйте читання. У цій статті ми розглянемо, що саме являє собою NumPy, чому він такий важливий, та де знайти найкращі ресурси для його вивчення.
Що таке NumPy?
NumPy, що розшифровується як Numerical Python, є бібліотекою, розробленою Тревісом Оліфантом у 2005 році. Вона спеціалізується на аналізі даних.
Основою NumPy є масив – структурований перелік значень даних. Масиви можна використовувати для представлення векторів. Хоча вони схожі на вбудовані списки Python, між ними є суттєва відмінність.
На відміну від списків Python, дані в масивах NumPy зберігаються в безперервній області пам’яті, тобто значення розташовуються поруч одне з одним. Це значно прискорює доступ до даних. Масиви NumPy виконують стандартні операції приблизно в 50 разів швидше, ніж списки Python.
Подібно до списків, масиви NumPy можуть містити інші масиви, що дозволяє створювати складніші математичні структури, такі як матриці та багатовимірні масиви. Масиви NumPy мають потужні вбудовані функції для статистичного аналізу, зокрема, обчислення середнього, медіани та стандартного відхилення. Їх можна легко змінювати, розділяти, об’єднувати та трансформувати.
Вимоги для Використання NumPy
- Встановлений Python
- Встановлений Pip
- Середовище розробки (IDE), наприклад VSCode, або ідеально – Jupyter Notebook
- Базові знання Python
Читайте також: Вступ до Jupyter Notebook для початківців
Сфери Застосування
- NumPy є основним інструментом у науці про дані завдяки своїм швидким масивам, які ефективніші за вбудовані списки Python.
- Він надає вбудовані функції для розв’язання задач лінійної алгебри.
- NumPy активно використовується в машинному навчанні, забезпечуючи швидкі обчислення з векторами та матрицями.
- Можливості NumPy дозволяють генерувати випадкові набори даних, використовуючи його статистичні функції.
Курси для Вивчення NumPy
Нижче наведено список найкращих ресурсів для вивчення NumPy та Data Science. Більшість з них вимагає базових знань Python. Якщо ви ще не вивчали Python, ознайомтеся з нашим списком найкращих ресурсів для вивчення Python.
Основи Глибокого Навчання: Стек NumPy в Python
Цей курс на Udemy пропонує доступний посібник, що допоможе вам підготуватися до глибокого навчання з Python. Він навчить вас ефективно застосовувати NumPy для векторних і матричних обчислень.
Крім того, курс охоплює Pandas (бібліотеку для роботи з наборами даних), Matplotlib (інструмент для візуалізації) та Scipy (бібліотеку для статистичних розрахунків).
Курс включає шість годин відеоматеріалів та надає безстроковий доступ після придбання. По завершенні ви отримаєте сертифікат. Для проходження курсу необхідні базові знання з лінійної алгебри та Python.
Аналіз Даних з Python: Майстер-клас NumPy & Pandas
Цей комплексний курс навчить вас аналізувати дані за допомогою Pandas та NumPy. Він складається з 216 лекцій, 3 статей та 2 додаткових ресурсів. Загальний обсяг матеріалу становить понад тринадцять годин.
Курс починається зі знайомства з NumPy та поняттям масиву, який є основним об’єктом в NumPy. Далі ви навчитеся використовувати Pandas – популярну бібліотеку для обробки наборів даних. На завершення курсу ви опануєте візуалізацію даних за допомогою бібліотеки Matplotlib.
Відмінністю цього курсу від інших є його практична спрямованість. Навчання відбувається через імітацію реальних робочих сценаріїв, де ви виконуєте роль аналітика даних у великій компанії, аналізуючи інформацію з різних відділів. Як і в попередніх випадках, для проходження курсу необхідні базові знання Python.
Python з NumPy для Початківців
Цей курс є одним із найбільш доступних для початківців у вивченні NumPy. Хоча знання Python є необхідною умовою, курс подає NumPy з самого початку.
Він починається зі знайомства з масивами NumPy, пояснюючи, чим вони відрізняються від списків Python, чому вони швидші та краще підходять для аналізу даних.
Крім того, ви навчитеся різним операціям з масивами, включаючи їх створення, доступ за індексами, нарізку, об’єднання, а також зміну їх форми.
Курс містить дві години відеоматеріалів та концентрується виключно на NumPy. Його можна завершити та отримати сертифікат за тиждень.
Вступ до NumPy
Цей курс від DataCamp призначений для початківців у NumPy. Він триває близько 4 годин і включає 13 структурованих відео та 49 вправ для закріплення матеріалу.
Курс є частиною програми Data Scientist від DataCamp. Якщо ви успішно завершите інші курси з цієї програми, ви отримаєте сертифікат DataCamp Data Scientist.
Стосовно змісту, курс починається зі знайомства з масивами та пояснення переваг їх використання замість списків Python. Далі ви вивчаєте методи трансляції та векторизації для оптимізації коду. Практика проводиться на наборі даних про Моне.
Підручник Simplilearn NumPy
Цей безкоштовний посібник від Simplilearn охоплює основи NumPy. Він короткий і переходить безпосередньо до суті. Стаття містить мінімум пояснень та ідеально підходить як довідковий матеріал для тих, хто вже знайомий з NumPy та його функціями.
Стаття містить приклади коду для ілюстрації використання різних функцій. Це хороший варіант, коли потрібно швидко ознайомитися з NumPy. Оскільки це стаття, вона не містить практичних завдань або наборів даних.
Вам доведеться самостійно налаштувати середовище для практики та знайти необхідні набори даних. Kaggle є гарним джерелом наборів даних та середовищ для практики.
W3Schools
Цей посібник від W3Schools є одним з моїх улюблених. Він безкоштовний, повний та охоплює всі основи NumPy, включаючи складніші теми, такі як генерація випадкових статистичних розподілів та використання універсальних функцій для реалізації векторизації.
В цілому посібник складається з 43 веб-сторінок з короткими, але достатніми поясненнями та прикладами коду. Крім того, W3Schools пропонує редактор для написання коду NumPy та вікторину для перевірки знань.
Усе це є опціональним, але сприяє ефективному навчанню. Після проходження платного курсу NumPy ви можете отримати сертифікат для свого резюме.
Курс Scaler
Цей курс на Scaler є добре структурованим. Він включає шість модулів, які охоплюють вступ до NumPy, багатовимірні масиви, структури даних, функції, трансляцію та інші важливі поняття.
Загальний обсяг курсу становить 32 уроки та 5 годин 33 хвилини відеоматеріалів. Курс також включає 26 завдань для практики та закріплення знань. Після завершення курсу ви отримуєте сертифікат.
Як завжди, для проходження курсу необхідні базові знання Python та встановлене середовище з Python і NumPy.
Посібник з NumPy від Тревіса Оліфанта
Ця книга, написана творцем NumPy, призначена для тих, хто вже знає Python, але хоче глибше вивчити NumPy та інші пов’язані інструменти.
У книзі Тревіс Оліфант розкриває не тільки як використовувати NumPy, а й як розширювати його функціональність за допомогою API. Це, мабуть, найбільш детальний та поглиблений ресурс про NumPy.
Книга ідеально підходить для досвідчених користувачів NumPy, які прагнуть досягти більш глибокого розуміння його роботи та бажають отримати детальну інструкцію для можливого внеску в бібліотеку та її розширення.
Посібник з NumPy для Початківців від Івана Ідріса
Ця книга призначена для тих, хто тільки починає вивчати NumPy. Вона розрахована на науковців, інженерів, програмістів та аналітиків, які вже знайомі з Python, але хочуть розширити свій набір навичок, додавши до нього NumPy.
У книзі висвітлюються процеси встановлення NumPy, Matplotlib, Scipy та IPython. Далі розглядаються масиви та доступні функції для роботи з ними. Після цього ви навчитеся виконувати матричні операції та перевіряти свій код за допомогою Numpy.testing. В цілому, ця книга є вичерпним посібником з NumPy.
NumPy: Від Базового до Розширеного, Каран Сінгх Бішт
Назва “NumPy: Від Базового до Розширеного” говорить сама за себе. Ця книга ставить за мету плавно перевести читача від початкових знань про бібліотеку до навичок використання деяких її розширених функцій.
Книга охоплює основи, такі як пояснення, що таке масив, а також більш складні та внутрішні теми, такі як ефекти кешу процесора та життєвий цикл Ndarray. Вона має на меті закласти надійний фундамент для подальшого використання бібліотеки Numpy в машинному навчанні.
Підручник FreeCodeCamp на YouTube
FreeCodeCamp останнім часом став популярним ресурсом для вивчення програмування та розробки. У його каталозі є цей вичерпний підручник з NumPy. Як і всі їхні навчальні матеріали, він доступний безкоштовно.
Підручник триває близько години та охоплює основи NumPy. Це легкий вступ до бібліотеки, який підходить для новачків. Як і слід очікувати, для перегляду відео необхідні базові знання Python.
Заключні слова
NumPy є надзвичайно корисним та універсальним інструментом. Він є необхідним елементом у роботі більшості науковців та інженерів. Ця стаття ознайомила вас з NumPy та надала загальний огляд ключових концепцій.
Крім того, у статті перелічено ресурси, які можуть бути корисними у вашому шляху вивчення Python. Короткий опис кожного ресурсу допоможе вам зробити свідомий вибір.
Наступним кроком може бути ознайомлення з найкращими бібліотеками Python для фахівців з обробки даних.