สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
# 5 คำสั่งของ NumPy ที่ทุกคนควรรู้จัก
ในโลกของการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python, ห้องสมุด NumPy (Numerical Python) ถือเป็นภูเขาใหญ่ที่ไม่สามารถมองข้ามได้ ด้วยประสิทธิภาพที่ได้รับการพิสูจน์มาจากชุมชนนักวิเคราะห์ข้อมูล ห้องสมุดนี้ได้กลายเป็นเครื่องมือหลักในการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์ที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน ในบทความนี้ เราจะสำรวจ 5 คำสั่งพื้นฐานของ NumPy ที่จะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจและใช้งานอาร์เรย์ในระดับต่างๆ
คำสั่ง `np.array` เป็นหัวใจหลักของ NumPy สำหรับการสร้างอาร์เรย์ จุดแข็งของอาร์เรย์ NumPy คือการคำนวณที่เร็วกว่า list ของ Python มาก ดังนั้นการเริ่มต้นใช้งาน NumPy คุณจะต้องรู้จักวิธีการสร้างอาร์เรย์:
import numpy as np
# สร้างอาร์เรย์จาก list
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# สร้างอาร์เรย์ 2 มิติ
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
คำสั่ง `np.array` มอบความสามารถให้เราสร้างอาร์เรย์จากลิสต์และกำหนดให้มีมิติตามที่ต้องการ
คำสั่ง `np.arange` สร้างอาร์เรย์ตามช่วงและขนาดขั้นที่เราจะได้ระบุไว้ ซึ่งคล้ายกับฟังก์ชัน `range()` ของ Python:
# สร้างอาร์เรย์โดยมีค่าเริ่มต้น 0 ถึง 9
array_range = np.arange(10)
# สร้างอาร์เรย์โดยมีค่าเริ่มต้น 5 ถึง 11 ด้วยขนาดขั้นเป็น 2
array_step = np.arange(5, 12, 2)
คำสั่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างอาร์เรย์ตามข้อมูลชุดที่ป้อนเข้าไปได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องเขียน loop เหมือนในรูปแบบการทำงานแบบดั้งเดิม
การจัดรูปแบบมิติอาร์เรย์เป็นสิ่งสำคัญในการจัดการข้อมูล คำสั่ง `np.reshape` ให้ความสามารถในการจัดเรียงอาร์เรย์ให้เข้าสู่รูปทรงใหม่ที่ต้องการโดยไม่เปลี่ยนแปลงข้อมูลภายใน:
# ใช้ array_range จากตัวอย่างก่อนหน้า และเปลี่ยนเป็นอาร์เรย์ 2x5
reshaped = np.reshape(array_range, (2, 5))
การเปลี่ยนแปลงรูปแบบของอาร์เรย์จะทำให้การจัดการข้อมูลเป็นไปอย่างมีระเบียบและเอื้อต่อการคำนวณในภายหลัง
คำสั่ง `np.linspace` เป็นอีกหนึ่งเทคนิคในการสร้างอาร์เรย์ที่มีลำดับเลขที่เท่าๆ กันในช่วงที่กำหนด:
# สร้างอาร์เรย์ที่มีค่าเริ่มต้น 1 จบที่ 10 มีทั้งหมด 6 องค์ประกอบ
linear_spaced = np.linspace(1, 10, 6)
นี่เป็นคำสั่งที่ยอดเยี่ยมเมื่อคุณต้องการสร้างข้อมูลสำหรับการทดสอบอัลกอริธึมหรือแม้แต่เมื่อต้องการกำหนดจุดข้อมูลสำหรับกราฟที่มีความเท่าเทียมกัน
ในข้อมูลวิทยาศาสตร์, การทดลอง และการเรียนรู้ของเครื่องจำเป็นต้องมีการใช้ข้อมูลสุ่ม NumPy มีโมดูล `np.random` ที่ให้คุณสามารถสร้างอาร์เรย์ของตัวเลขสุ่มได้:
# สร้างอาร์เรย์ 1 มิติขนาด 5 ของตัวเลขสุ่มจาก 0 ถึง 1
random_array = np.random.rand(5)
# สร้างอาร์เรย์ 2 มิติขนาด 3x4 ของตัวเลขสุ่มตามการกระจายแบบปกติ (normal distribution)
normal_distribution = np.random.randn(3, 4)
การใช้ เดต้า สุ่ม สามารถช่วยในการสร้างสถานการณ์ที่หลากหลายสำหรับการทดสอบโค้ดหรือแม้กระทั่งสำหรับการฝึกอบรมขั้นต้นของโมเดลเครื่องจักรกล
การเรียนรู้ใช้คำสั่งพื้นฐานเหล่านี้ใน NumPy จะช่วยให้คุณมีทักษะที่จำเป็นสำหรับการเริ่มต้นทำงานกับการคำนวณสำหรับทางวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ดี การเข้าใจวิธีการใช้งานและการประยุกต์ใช้เหล่านี้ในปัญหาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นต้องการการฝึกฝนและการสำรวจมากยิ่งขึ้น
สถานศึกษาในด้านการเรียนรู้โปรแกรมมิ่งระดับสูงเช่นใน Expert-Programming-Tutor (EPT) มีความเชี่ยวชาญในการนำเสนอหลักสูตรที่ดึงเอาทั้งเนื้อหาและการประยุกต์ใช้ในโลกจริงเข้าด้วยกัน หากคุณพบว่าบทความนี้มีประโยชน์และสนใจในการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้น การค้นหาหลักสูตรในสภาพแวดล้อมที่มีการสนับสนุนเป็นสิ่งที่ควรพิจารณา ว่ากันว่า "การเรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญ" มักนำไปสู่ "ความสำเร็จที่เกิดจากความเข้าใจ" และนั่นเป็นหลักการที่ EPT ยึดมั่น.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: numpy python array np.array np.arange np.reshape np.linspace np.random data_science machine_learning programming scientific_computing
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com