Como instalar Numpy no Python? Aprenda códigos da biblioteca
Por Pythoneiro
Numpy é uma biblioteca de computação científica para a linguagem de programação Python. Ela é usada para trabalhar com vetores (ou arrays) e matrizes, operações matemáticas e recursos de álgebra linear. Numpy é usado principalmente para trabalhar com dados numéricos em Python. É usado em aplicações científicas, como análise de dados, ciência de dados, machine learning e processamento de imagens
*Vetores, ou arrays, são estruturas de dados simples que armazena uma sequência de objetos do mesmo tipo, por exemplo, uma sequência de números.
Numpy oferece uma série de vantagens pois fornece funções avançadas para trabalhar com dados numéricos de forma eficiente. Para quem vem do Matlab por exemplo, vai gostar bastante dessa biblioteca. Numpy oferece recursos para a manipulação de matrizes e arrays multidimensionais, além de ferramentas para operações matemáticas e estatísticas. Outra vantagem é que a biblioteca Numpy é muito mais rápida do que a manipulação de dados usando loops em Python. Além disso, ela oferece suporte para processamento paralelo, o que torna o processamento de dados muito mais rápido.
A biblioteca Numpy funciona bem com a biblioteca de visualização de dados e geração de gráficos MatplotLib.
Nesse tutorial de exemplos, você vai aprender a importar a biblioteca Numpy e dar os seus primeiros passos a partir de exemplos de códigos
Principais comandos e códigos em Numpy
Instalar a biblioteca Numpy com pip. Caso use Google Colab, pode pular a instalação pois já vem instalado.
pip install numpy Importar a biblioteca Numpy como np:
pip install numpy Trabalhando com vetores e matrizes no Numpy
Criar um vetor (um array) com np.array()
vetor = np.array([1,2,3])
# imprime vetor na tela
print(vetor) Criar matriz com np.array()
mat = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
# imprime matriz na tela
print(mat) Acessar elementos de um vetor ou matriz. A indexação no python se dá por colchetes [ ]
# retorna o primeiro [0] elemento do vetor
vetor[0]
# retorna o segundo [1] elemento da primeira linha [0] da matriz
mat[0][1] Operações Matemáticas com Numpy
Adicionar um valor a cada elemento do vetor (array) ou matriz
# adiciona 5 a cada elemento do vetor
vetor+5
# adiciona 5 a cada elemento da matriz
mat+5 Multiplicar um valor a cada elemento do vetor/array/matriz. Isso não altera o vetor ou matriz em si.
# multiplica cada elemento do vetor por 2
vetor*2
# multiplica cada elemento da matriz por 2
mat*2 Funções Matemáticas e Estatísticas com Numpy
Calcular seno de cada elemento do vetor (array) ou matriz
# calcula o seno de cada elemento do array
np.sin(arr) Calcular a média dos valores do vetor (array) ou matriz
# calcula a média dos elementos do array
np.mean(arr) 
