Summary  
This chapter introduces efficient array and matrix operations using NumPy’s C-based implementation and demonstrates how vectorization enables high-performance computations by applying operations to whole data sets at once.

General domain of usage  
Numerical computing

Jotta voit tuntea olosi varmaksi ja suorittaa tämän kurssin menestyksekkäästi, suosittelemme vahvasti, että **suoritat seuraavat kurssit** etukäteen (napsauta niitä aloittaaksesi):

Tietojen täyttämässä maailmassa matriisien ja taulukoiden käsittely on erittäin tärkeää. Tässä **NumPy** on hyödyllinen. Nopean suorituskykynsä ja suhteellisen helppokäyttöisen käyttöliittymänsä ansiosta siitä on tullut **käytetyin** Python-kirjasto taulukoiden käsittelyyn.

Keskustellaan nyt NumPyn nopeudesta ja sen lähteistä. Vaikka kyseessä on Python-kirjasto, suurin osa siitä on kirjoitettu **C**-kielellä, joka on matalan tason kieli ja mahdollistaa nopeat laskutoimitukset.

Toinen NumPyn nopeuteen vaikuttava tekijä on **vektorisointi**. Käytännössä vektorisointi tarkoittaa algoritmin muuttamista siten, että se käsittelee yksittäisen arvon sijaan **arvojoukkoa** (vektoria) kerralla, mikä tapahtuu taustalla suorittimen tasolla.

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

Avaa Pythonin tärkeimmän numeerisen laskennan kirjaston, NumPyn, koko potentiaali. Tämä kattava kurssi vie sinut NumPyn perusteista edistyneeseen osaamiseen. Olitpa data-analyytikko, insinööri, tutkija tai kehittäjä, NumPyn hallinta on olennaista tehokkaaseen datan käsittelyyn, tieteelliseen laskentaan ja koneoppimiseen.

Tutustu NumPyn käyttökohteisiin ja ymmärrä, miksi se on yksi suosituimmista numeerisen laskennan kirjastoista. Opiskele erilaisia tapoja luoda ja alustaa taulukoita erilaisten tietotarpeiden tehokkaaseen käsittelyyn.

Opi, kuinka NumPy-taulukoiden yksittäisiin alkioihin ja osajoukkoihin päästään käsiksi indeksimerkinnän avulla. Tutustu ehdollisen indeksoinnin käyttöön tietojen suodattamisessa ja puuttuvien arvojen hallinnassa tehokkaasti.

NumPy tarjoaa useita sisäänrakennettuja funktioita yleisten taulukko-operaatioiden suorittamiseen. Opi hyödyntämään näitä työkaluja datan muunteluun, aggregointiin ja analysointiin tehokkaasti ilman toistuvaa koodia.

Opi suorittamaan matemaattisia operaatioita tehokkaasti NumPy-taulukoilla. Sovella näitä operaatioita reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseen ja syvennä ymmärrystäsi siitä, miten vektorisoidut laskennat nopeuttavat numeerista analyysiä.

Johdanto Numpyyn

Ratkaisu

Awesome!

Johdanto Numpyyn

Ratkaisu