Summary  
This chapter introduces NumPy’s array structures and vectorized operations for high-performance numerical computing, demonstrating how to create arrays, apply element-wise arithmetic, and use built-in statistical functions in code.

General domain of usage  
Scientific computing

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Get a visual introduction to NumPy, the essential Python library for working with arrays and matrices. Discover why NumPy is so fast, how it uses C under the hood, and how vectorization lets you process data efficiently. See practical examples of NumPy in action and learn how to get started by importing the library in your Python projects.

In einer Welt voller Daten ist die Arbeit mit Matrizen und Arrays von großer Bedeutung. Genau hier kommt **NumPy** ins Spiel. Mit seiner hohen Geschwindigkeit und der relativ einfach zu bedienenden Oberfläche ist es die **am häufigsten verwendete** Python-Bibliothek für die Arbeit mit Arrays.

Nun wollen wir die Geschwindigkeit von NumPy und deren Ursprung betrachten. Obwohl es sich um eine Python-Bibliothek handelt, ist sie größtenteils in **C** geschrieben, einer Low-Level-Sprache, die schnelle Berechnungen ermöglicht.

Ein weiterer Faktor für die Geschwindigkeit von NumPy ist die **Vektorisierung**. Vektorisierung bedeutet im Wesentlichen, dass ein Algorithmus so umgewandelt wird, dass er nicht mehr auf einzelne Werte, sondern auf **Wertmengen** (Vektoren) gleichzeitig arbeitet, was auf der CPU-Ebene im Hintergrund ausgeführt wird.

import unittest
import importlib.util
import re

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Завантажуємо код користувача
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)

        # Зчитуємо сирцевий код
        with open("user_code.py", "r", encoding="utf-8") as f:
            cls.src = f.read()

    def test_numpy_import(self):
        # Перевірка, що numpy імпортовано з псевдонімом np
        has_np = "np" in dir(self.m)
        pat_alias = re.search(r"import\s+numpy\s+as\s+np", self.src)
        _dynamic_test(
            self,
            has_np and pat_alias,
            "NumPy imported correctly as np",
            "NumPy import alias incorrect or missing"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Entfesseln Sie das volle Potenzial von Pythons wichtigster Bibliothek für numerisches Rechnen, NumPy. Dieser umfassende Kurs ist darauf ausgelegt, Sie von grundlegenden Kenntnissen bis hin zu fortgeschrittener NumPy-Kompetenz zu führen. Ob Datenwissenschaftler, Ingenieur, Forscher oder Entwickler – die Beherrschung von NumPy ist unerlässlich für effiziente Datenmanipulation, wissenschaftliches Rechnen und maschinelles Lernen.

Erkunden Sie die Anwendungen von NumPy und verstehen Sie, warum es eine der beliebtesten Bibliotheken für numerische Berechnungen ist. Lernen Sie die verschiedenen Methoden zur Erstellung und Initialisierung von Arrays kennen, um unterschiedliche Datenanforderungen effizient zu bewältigen.

Erfahren Sie, wie Sie mit Indexnotation auf bestimmte Elemente und Teilmengen in NumPy-Arrays zugreifen. Lernen Sie, bedingte Indizierung anzuwenden, um Daten zu filtern und fehlende Werte effizient zu verwalten.

NumPy bietet viele integrierte Funktionen zur Durchführung gängiger Array-Operationen. Lernen Sie, wie Sie diese Werkzeuge anwenden, um Daten effizient zu transformieren, zu aggregieren und zu analysieren, ohne wiederholten Code schreiben zu müssen.

Erfahren Sie, wie mathematische Operationen effizient auf NumPy-Arrays durchgeführt werden. Wenden Sie diese Operationen an, um reale Probleme zu lösen, und gewinnen Sie ein tieferes Verständnis dafür, wie vektorisierte Berechnungen die numerische Analyse beschleunigen.

Introduction to NumPy

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