truongsonnguyen
New member
#Python #Numpy #Array #DatAcience #Machinelearning ## Numpy là gì?
Numpy là một thư viện Python cung cấp một đối tượng mảng đa chiều và một bộ sưu tập các thói quen để xử lý các mảng đó.Đây là gói cơ bản để điện toán khoa học với Python.
Các mảng Numpy tương tự như danh sách, nhưng chúng được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu quả.Chúng cũng đồng nhất, có nghĩa là tất cả các yếu tố trong một mảng phải cùng loại.
Các mảng Numpy được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm:
* Khoa học dữ liệu
* Học máy
* Trí tuệ nhân tạo
* Đang xử lý hình ảnh
* Điện toán khoa học
## Làm thế nào để sử dụng Numpy?
Để sử dụng Numpy, trước tiên bạn phải nhập mô -đun `numpy` vào mã python của bạn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
`` `
Khi bạn đã nhập mô -đun `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 đây tạo ra một mảng số của các số từ 1 đến 10:
`` `Python
mảng = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]))
`` `
Bạn có thể truy cập các phần tử của một mảng Numpy bằng cách sử dụng cùng một cú pháp như bạn sẽ sử dụng để truy cập các phần tử của danh sách.Ví dụ: mã sau in phần tử đầu tiên của mảng `arr`:
`` `Python
in (mảng [0])
`` `
## Hàm Numpy
Numpy cung cấp một loạt các chức năng để xử lý các mảng numpy.Các chức năng này bao gồm các chức năng toán học, chức năng thống kê và các hàm đại số tuyến tính.
Ví dụ: mã sau sử dụng hàm `sum ()` để tính tổng của các phần tử trong mảng `mảng`:
`` `Python
in (np.sum (mảng))
`` `
Mã sau sử dụng hàm `mean ()` để tính giá trị trung bình của các phần tử trong mảng `mảng`:
`` `Python
in (np.mean (mảng))
`` `
Mã sau sử dụng hàm `linalg.inv ()` để tính nghịch đảo của mảng `mảng`:
`` `Python
in (np.linalg.inv (mảng))
`` `
## Tài nguyên
* [Tài liệu Numpy] (NumPy documentation — NumPy v1.26 Manual)
* [Hướng dẫn Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Numpy Cookbook] (https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/cookbook.rst)
## hashtags
* #Python
* #Numpy
* #mảng
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
#Python #Numpy #Array #datascience #Machinelearning ## What is NumPy?
NumPy is a Python library that provides a multidimensional array object and a collection of routines for processing those arrays. It is the fundamental package for scientific computing with Python.
NumPy arrays are similar to lists, but they are optimized for speed and efficiency. They are also homogeneous, meaning that all elements in an array must be of the same type.
NumPy arrays are used in a wide variety of applications, including:
* Data science
* Machine learning
* Artificial intelligence
* Image processing
* Scientific computing
## How to use NumPy?
To use NumPy, you must first import the `numpy` module into your Python code. You can do this by using the following command:
```python
import numpy as np
```
Once you have imported the `numpy` module, 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 of the numbers from 1 to 10:
```python
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
```
You can access the elements of a NumPy array using the same syntax as you would use to access the elements of a list. For example, the following code prints the first element of the array `arr`:
```python
print(arr[0])
```
## NumPy functions
NumPy provides a wide variety of functions for processing NumPy arrays. These functions include mathematical functions, statistical functions, and linear algebra functions.
For example, the following code uses the `sum()` function to calculate the sum of the elements in the array `arr`:
```python
print(np.sum(arr))
```
The following code uses the `mean()` function to calculate the mean of the elements in the array `arr`:
```python
print(np.mean(arr))
```
The following code uses the `linalg.inv()` function to calculate the inverse of the array `arr`:
```python
print(np.linalg.inv(arr))
```
## Resources
* [NumPy documentation](https://numpy.org/doc/stable/)
* [NumPy tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [NumPy cookbook](https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/cookbook.rst)
## Hashtags
* #Python
* #Numpy
* #Array
* #datascience
* #Machinelearning
Numpy là một thư viện Python cung cấp một đối tượng mảng đa chiều và một bộ sưu tập các thói quen để xử lý các mảng đó.Đây là gói cơ bản để điện toán khoa học với Python.
Các mảng Numpy tương tự như danh sách, nhưng chúng được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu quả.Chúng cũng đồng nhất, có nghĩa là tất cả các yếu tố trong một mảng phải cùng loại.
Các mảng Numpy được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm:
* Khoa học dữ liệu
* Học máy
* Trí tuệ nhân tạo
* Đang xử lý hình ảnh
* Điện toán khoa học
## Làm thế nào để sử dụng Numpy?
Để sử dụng Numpy, trước tiên bạn phải nhập mô -đun `numpy` vào mã python của bạn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
`` `
Khi bạn đã nhập mô -đun `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 đây tạo ra một mảng số của các số từ 1 đến 10:
`` `Python
mảng = np.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]))
`` `
Bạn có thể truy cập các phần tử của một mảng Numpy bằng cách sử dụng cùng một cú pháp như bạn sẽ sử dụng để truy cập các phần tử của danh sách.Ví dụ: mã sau in phần tử đầu tiên của mảng `arr`:
`` `Python
in (mảng [0])
`` `
## Hàm Numpy
Numpy cung cấp một loạt các chức năng để xử lý các mảng numpy.Các chức năng này bao gồm các chức năng toán học, chức năng thống kê và các hàm đại số tuyến tính.
Ví dụ: mã sau sử dụng hàm `sum ()` để tính tổng của các phần tử trong mảng `mảng`:
`` `Python
in (np.sum (mảng))
`` `
Mã sau sử dụng hàm `mean ()` để tính giá trị trung bình của các phần tử trong mảng `mảng`:
`` `Python
in (np.mean (mảng))
`` `
Mã sau sử dụng hàm `linalg.inv ()` để tính nghịch đảo của mảng `mảng`:
`` `Python
in (np.linalg.inv (mảng))
`` `
## Tài nguyên
* [Tài liệu Numpy] (NumPy documentation — NumPy v1.26 Manual)
* [Hướng dẫn Numpy] (https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [Numpy Cookbook] (https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/cookbook.rst)
## hashtags
* #Python
* #Numpy
* #mảng
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
#Python #Numpy #Array #datascience #Machinelearning ## What is NumPy?
NumPy is a Python library that provides a multidimensional array object and a collection of routines for processing those arrays. It is the fundamental package for scientific computing with Python.
NumPy arrays are similar to lists, but they are optimized for speed and efficiency. They are also homogeneous, meaning that all elements in an array must be of the same type.
NumPy arrays are used in a wide variety of applications, including:
* Data science
* Machine learning
* Artificial intelligence
* Image processing
* Scientific computing
## How to use NumPy?
To use NumPy, you must first import the `numpy` module into your Python code. You can do this by using the following command:
```python
import numpy as np
```
Once you have imported the `numpy` module, 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 of the numbers from 1 to 10:
```python
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
```
You can access the elements of a NumPy array using the same syntax as you would use to access the elements of a list. For example, the following code prints the first element of the array `arr`:
```python
print(arr[0])
```
## NumPy functions
NumPy provides a wide variety of functions for processing NumPy arrays. These functions include mathematical functions, statistical functions, and linear algebra functions.
For example, the following code uses the `sum()` function to calculate the sum of the elements in the array `arr`:
```python
print(np.sum(arr))
```
The following code uses the `mean()` function to calculate the mean of the elements in the array `arr`:
```python
print(np.mean(arr))
```
The following code uses the `linalg.inv()` function to calculate the inverse of the array `arr`:
```python
print(np.linalg.inv(arr))
```
## Resources
* [NumPy documentation](https://numpy.org/doc/stable/)
* [NumPy tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/tutorials.html)
* [NumPy cookbook](https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/cookbook.rst)
## Hashtags
* #Python
* #Numpy
* #Array
* #datascience
* #Machinelearning
