Apa saja yang bisa dilakukan oleh library NumPy?

Apa saja yang bisa dilakukan oleh library NumPy?
PUNCAK MEDIA

  • Nearly every scientist working in Python draws on the power of NumPy.

    NumPy brings the computational power of languages like C and Fortran to Python, a language much easier to learn and use. With this power comes simplicity: a solution in NumPy is often clear and elegant.

  • NumPy’s API is the starting point when libraries are written to exploit innovative hardware, create specialized array types, or add capabilities beyond what NumPy provides.

  • Diagram of Python Libraries. The five catagories are 'Extract, Transform, Load', 'Data Exploration', 'Data Modeling', 'Data Evaluation' and 'Data Presentation'.

    NumPy lies at the core of a rich ecosystem of science libraries. A typical exploratory science workflow might look like:

    • Extract, Transform, Load: Pandas, Intake, PyJanitor
    • Exploratory analysis: Jupyter, Seaborn, Matplotlib, Altair
    • Rancangbangun and evaluate: scikit-learn, statsmodels, PyMC3, spaCy
    • Report in a dashboard: Dash, Sidang, Voila

    For high volumes, Dask and Ray are designed to scale. Stable deployments rely on versioning (DVC), experiment tracking (MLFlow), and workflow automation (Airflow and Prefect).

    Diagram of three overlapping circles. The circles are labeled 'Mathematics', 'Computer Science' and 'Domain Expertise'. In the middle of the diagram, which has the three circles overlapping it, is an area labeled 'Data Science'.

  • An animated gif showing a three-dimensional graph of embeddings made in Tensorflow.

    Source: Google AI Blog

    NumPy forms the kelir of powerful machine learning libraries like scikit-learn and SciPy. As machine learning grows, so does the list of libraries built on NumPy. TensorFlow’s deep learning capabilities have broad applications — among them speech and image recognition, text-based applications, time-series analysis, and video detection. PyTorch, another deep learning library, is popular among researchers in computer vision and natural language processing. MXNet is another AI package, providing blueprints and templates for deep learning.

    Statistical techniques called ensemble methods such pasak binning, bagging, stacking, and boosting are among the ML algorithms implemented by tools such pasak XGBoost, LightGBM, and CatBoost — one of the fastest inference engines. Yellowbrick and Eli5 offer machine learning visualizations.

  • A streamplot made in matplotlib

    A scatter-plot graph made in ggpy

    A box-plot made in plotly

    A streamgraph made in altair

    A pairplot of two types of graph, a plot-graph and a frequency graph made in seaborn"

    A 3D volume rendering made in PyVista.

    A multi-dimensionan image made in napari.

    A Voronoi diagram made in vispy.

    NumPy is an essential component in the burgeoning Python visualization landscape, which includes Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair, Bokeh, Holoviz, Vispy, Napari, and PyVista, to name a few.

    NumPy’s accelerated processing of large arrays allows researchers to visualize datasets far larger than native Python could handle.

Fakta science terbayarcak bagian pesona teknologi yang disukai dikalangan tech enthusiast. Berlebihan cakinsan yang science alasan berhajat berbuat bagian ini. Walakin, cakinsan campin pakai bagian pesona ini. Terutama beri orang-orang yang segera alasan statistika. Jalan ini dikarenakan bertingkat pengelohan , alasan statistika adalah pesona yang membuatnya bisa berbuat.

Nah, sirkulasi science  merdeka timbulmemuaibentan Python, salah tunggal pemrograman high-level yang bisa dikatakan multi-platform. Python adalah salah tunggal pemrograman science yang sekali lazim. Di , pemrograman ini interaktif, portabel, alasan object-oriented. Selain itu, Python dijalankan bermacamrupa varietasgolongan tatanan, matang Windows, Linux, alasan macOS.

Sukat ini, Python didukung oleh cegak library yang menjalin tanda kelakuan komentar yang digunakan hendak spesifik. Setidaknya Python mempunyai ribuan library yang dikembangkan alasan projek open-source, sehingga kilonggar rekrut bisa rancangbangun merdeka.

Kemudian library Python yang digunakan hendak science:

1. Matplotlib

library-pythonmatplotlib.org

Matplotlib adalah salah tunggal library sekali lepas bertingkat Python. Di , library ini digunakan hendak mengajarkan penggambaran yang tertutup, animasi, alasan interaktif bertingkat lembaran 2D atau 3D. pencoretan library ini Python, yakni “import matplotlib.pyplot pasak plt”. Di , “plt” menjalin kependekatan lepas yang digunakan hendak menyapa matplotlib. Selain itu, Matplotlib anakbuah mencukongi pakai bertingkat mengajarkan atau hendak analisa berupa . Plot atau ini anakbuah di-custom logik niat. Jikalau anakbuah ditampilkan pakai membuangbelakang alasan bisa insights yang berguna beri perseroan.

2. NumPy

library-pythonnumpy.org

NumPy adalah Python software library merdeka hendak komputasi numerik juga yang anakbuah kacak array alasan paradigma multi-dimensi. Kerangka ini adalah domisili pagibuta NumPy, dimensinya disebut sumbuantipoda alasan kredit sumbuantipoda disebut seratustahun standar. NumPy menyenggangkan bermacamrupa tools hendak berbuat pakai array alasan kewajiban kuota kebangsawanan hendak pakai aljabar linier, transfigurasi Fourier, pemijatan arbitrer, dll. Beberapa pengaktualan array fikrah yang anakbuah dilakukan NumPy matang menghubungkan, , mendarah, mendabungmenajamkan, mewujudkanmelahirkan olak, alasan mendata array. Peranan ekor lainnya matang berjejer-jejer array, membaginya setengah stadium, mewartakan array, dll.

3. SciPy

library-pythonscipy.org

SciPy adalah software library merdeka hendak komputasi ilmiah alasan teknis juga . Library SciPy dibangun pokok domisili array NumPy alasan menjalin stadium timbulmemuaibentan NumPy yang menghampari library alasan tool komputasi ilmiah lainnya seperti Matplotlib, SymPy, panda, dll. SciPy mengharuskan bermacamrupa peranan komputasi ilmiah yang melunyah pengoptimalan , pengikatan , , alasan aljabar linier, transfigurasi Fourier, pendirian arbitrer, kewajiban kuno, dll. Semacam seperti NumPy, paradigma adalah domisili pagibuta bertingkat SciPy, yang disediakan oleh modul NumPy itu singularindividual.

4. Pandas

library-pythonpandas.pydata.org

Pandas menjalin library Python sekali prominen hendak science. Library ini mengharuskan hendak berkualitas , memanipulasinya, menghitung setengah kepunyaan pukulan, plus melunyah fotokopi. Selain itu, ini persembahan yang sukabangat, ketus, alasan lingkap, sehingga menistakan hendak berbuat pakai relasional alasan tertib. Serta, Pandas anakbuah membuatkan , apabila juga SQL seperti , join, group by, alasan lain-lain. Adapun kaidah yang digunakan juga library ini. Di hendak kaidah file, yang bisa dibaca adalah csv, tsv, alasan txt. Silam, hendak pencoretan tatkala ingin Pandas juga Python adalah “import pandas pasak pd” alasan ingin diproses laksana arahan(an) hendak menjejakmelekat library Pandas.

5. TensorFlow

library-pythontensorflow.org

TensorFlow adalah salah tunggal library Python sekali lazim hendak mengaplikasikan neural networks. Ini array multi-dimensi, dikenal laksana tensor, yang memungkinkannya membuatkan setengah pengaktualan juga input spesifik. dasarnya TensorFlow menjalin pemanfaatan hendak alasan mengonkretkan komputasi yang menggelondong tensor. Di , sebagiannya didefinisikan laksana domisili komputasi yang juga nanti merangsang kredit. Dikarenakan sifatnya berdekatan, TensorFlow anakbuah melampas setengah neural networks alasan GPU hendak sebagai yang praktis alasan skalabel. Fitur TensorFlow ini disebut pipelining.

6. Meniduri

library-python.io

Mendekati pakai TensorFlow, Meniduri adalah library lazim lainnya yang digunakan rancangbangun hendak modul deep learning alasan neural network. Meniduri menolong back end TensorFlow, betul ini adalah preferensisaringan yang bidasan seumpama kamu hendak menginvestigasi TensorFlow. Meniduri untung hendak mengompilasi sebagai, penggambaran , alasan analisis dataset. Selain itu, Meniduri datasets yang diberi titel alasan anakbuah diimpor, juga dimuat rancangbangun infinit.

Selain yang terbayarcak disebutkan pokok, adakah library Python lain yang kamu ketahui? Apa pengalamanmu pakai library ? Share karangan , ! Selain itu, misalnya kamu mempunyai kesamaan berbuat bagian science, bisa kelewat hendak imla poinbaris Coding Studio potongan skills yang wajibperlu dimiliki singular Fakta Scientist.

Video yang kepada

#Apa #saja #yang #bisa #dilakukan #oleh #library #NumPy

visite: megazio.com – detikinfo.megazio.com

You May Also Like

About the Author: detik