: [Liên kết đến Tài liệu tham khảo Điều 1]
#Python #Numpy #data Khoa học #Machine Học #ai
## Numpy là gì?
Numpy là một thư viện Python cung cấp một đối tượng mảng đa chiều và một tập hợp các chức năng toán học để thao tác các mảng.Đây là thư viện phổ biến nhất để điện toán khoa học ở Python.Các mảng Numpy tương tự như danh sách, nhưng chúng được tối ưu hóa cho hiệu suất.Chúng cũng hiệu quả hơn danh sách khi thực hiện các hoạt động toán học trên các bộ dữ liệu lớn.
## Tại sao sử dụng Numpy?
Có một số lý do tại sao bạn có thể muốn sử dụng Numpy thay vì danh sách cho các dự án khoa học dữ liệu của mình.
*** Tốc độ: ** mảng numpy nhanh hơn nhiều so với danh sách khi thực hiện các hoạt động toán học.Điều này là do các mảng numpy được lưu trữ trong bộ nhớ liền kề, trong khi các danh sách thì không.
*** Hiệu quả bộ nhớ: ** mảng numpy hiệu quả hơn so với danh sách.Điều này là do các mảng numpy chỉ lưu trữ dữ liệu thực sự được sử dụng, trong khi danh sách lưu trữ tất cả các dữ liệu, ngay cả khi nó không được sử dụng.
*** Dễ sử dụng: ** mảng numpy dễ sử dụng hơn danh sách.Điều này là do Numpy cung cấp một tập hợp các chức năng toán học được thiết kế đặc biệt để làm việc với các mảng.
## Làm thế nào để sử dụng Numpy?
Để sử dụng Numpy, trước tiên bạn cần nhập thư viện Numpy vào tập lệnh Python của bạn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
`` `
Khi bạn đã nhập thư viện Numpy, bạn có thể tạo một mảng Numpy bằng cách sử dụng hàm `mảng ()`.Hàm `mảng ()` lấy một danh sách các giá trị làm đầu vào của nó và trả về một mảng numpy.Ví dụ: mã sau tạo một mảng numpy chứa các số 1, 2, 3 và 4:
`` `
a = np.array ([1, 2, 3, 4])
`` `
Sau đó, bạn có thể sử dụng thư viện Numpy để thực hiện các hoạt động toán học trên mảng của bạn.Ví dụ: mã sau tính toán tổng của các phần tử trong mảng `A`:
`` `
in (np.sum (a))
`` `
## Tài nguyên
* [Tài liệu Numpy] (NumPy Documentation)
* [Hướng dẫn Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Ví dụ Numpy] (Routines — NumPy v1.26 Manual)
=======================================
: [link to reference article 1]
#Python #Numpy #data Science #Machine Learning #AI
## What is Numpy?
Numpy is a Python library that provides a multidimensional array object and a set of mathematical functions for manipulating arrays. It is the most popular library for scientific computing in Python. Numpy arrays are similar to lists, but they are optimized for performance. They are also more efficient than lists when performing mathematical operations on large datasets.
## Why use Numpy?
There are several reasons why you might want to use Numpy instead of lists for your data science projects.
* **Speed:** Numpy arrays are much faster than lists when performing mathematical operations. This is because Numpy arrays are stored in contiguous memory, while lists are not.
* **Memory efficiency:** Numpy arrays are more memory efficient than lists. This is because Numpy arrays only store the data that is actually used, while lists store all of the data, even if it is not being used.
* **Ease of use:** Numpy arrays are easier to use than lists. This is because Numpy provides a set of mathematical functions that are specifically designed for working with arrays.
## How to use Numpy?
To use Numpy, you first need to import the numpy library into your Python script. You can do this by using the following code:
```
import numpy as np
```
Once you have imported the numpy library, you can create a Numpy array by using the `array()` function. The `array()` function takes a list of values as its input and returns a Numpy array. For example, the following code creates a Numpy array containing the numbers 1, 2, 3, and 4:
```
a = np.array([1, 2, 3, 4])
```
You can then use the Numpy library to perform mathematical operations on your arrays. For example, the following code calculates the sum of the elements in the array `a`:
```
print(np.sum(a))
```
## Resources
* [Numpy documentation](https://numpy.org/doc/)
* [Numpy tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Numpy examples](https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.html)
#Python #Numpy #data Khoa học #Machine Học #ai
## Numpy là gì?
Numpy là một thư viện Python cung cấp một đối tượng mảng đa chiều và một tập hợp các chức năng toán học để thao tác các mảng.Đây là thư viện phổ biến nhất để điện toán khoa học ở Python.Các mảng Numpy tương tự như danh sách, nhưng chúng được tối ưu hóa cho hiệu suất.Chúng cũng hiệu quả hơn danh sách khi thực hiện các hoạt động toán học trên các bộ dữ liệu lớn.
## Tại sao sử dụng Numpy?
Có một số lý do tại sao bạn có thể muốn sử dụng Numpy thay vì danh sách cho các dự án khoa học dữ liệu của mình.
*** Tốc độ: ** mảng numpy nhanh hơn nhiều so với danh sách khi thực hiện các hoạt động toán học.Điều này là do các mảng numpy được lưu trữ trong bộ nhớ liền kề, trong khi các danh sách thì không.
*** Hiệu quả bộ nhớ: ** mảng numpy hiệu quả hơn so với danh sách.Điều này là do các mảng numpy chỉ lưu trữ dữ liệu thực sự được sử dụng, trong khi danh sách lưu trữ tất cả các dữ liệu, ngay cả khi nó không được sử dụng.
*** Dễ sử dụng: ** mảng numpy dễ sử dụng hơn danh sách.Điều này là do Numpy cung cấp một tập hợp các chức năng toán học được thiết kế đặc biệt để làm việc với các mảng.
## Làm thế nào để sử dụng Numpy?
Để sử dụng Numpy, trước tiên bạn cần nhập thư viện Numpy vào tập lệnh Python của bạn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
`` `
Khi bạn đã nhập thư viện Numpy, bạn có thể tạo một mảng Numpy bằng cách sử dụng hàm `mảng ()`.Hàm `mảng ()` lấy một danh sách các giá trị làm đầu vào của nó và trả về một mảng numpy.Ví dụ: mã sau tạo một mảng numpy chứa các số 1, 2, 3 và 4:
`` `
a = np.array ([1, 2, 3, 4])
`` `
Sau đó, bạn có thể sử dụng thư viện Numpy để thực hiện các hoạt động toán học trên mảng của bạn.Ví dụ: mã sau tính toán tổng của các phần tử trong mảng `A`:
`` `
in (np.sum (a))
`` `
## Tài nguyên
* [Tài liệu Numpy] (NumPy Documentation)
* [Hướng dẫn Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Ví dụ Numpy] (Routines — NumPy v1.26 Manual)
=======================================
: [link to reference article 1]
#Python #Numpy #data Science #Machine Learning #AI
## What is Numpy?
Numpy is a Python library that provides a multidimensional array object and a set of mathematical functions for manipulating arrays. It is the most popular library for scientific computing in Python. Numpy arrays are similar to lists, but they are optimized for performance. They are also more efficient than lists when performing mathematical operations on large datasets.
## Why use Numpy?
There are several reasons why you might want to use Numpy instead of lists for your data science projects.
* **Speed:** Numpy arrays are much faster than lists when performing mathematical operations. This is because Numpy arrays are stored in contiguous memory, while lists are not.
* **Memory efficiency:** Numpy arrays are more memory efficient than lists. This is because Numpy arrays only store the data that is actually used, while lists store all of the data, even if it is not being used.
* **Ease of use:** Numpy arrays are easier to use than lists. This is because Numpy provides a set of mathematical functions that are specifically designed for working with arrays.
## How to use Numpy?
To use Numpy, you first need to import the numpy library into your Python script. You can do this by using the following code:
```
import numpy as np
```
Once you have imported the numpy library, you can create a Numpy array by using the `array()` function. The `array()` function takes a list of values as its input and returns a Numpy array. For example, the following code creates a Numpy array containing the numbers 1, 2, 3, and 4:
```
a = np.array([1, 2, 3, 4])
```
You can then use the Numpy library to perform mathematical operations on your arrays. For example, the following code calculates the sum of the elements in the array `a`:
```
print(np.sum(a))
```
## Resources
* [Numpy documentation](https://numpy.org/doc/)
* [Numpy tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Numpy examples](https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.html)
