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4.1 Numpy

Patrick edited this page Nov 24, 2024 · 5 revisions

NumPy (Numerical Python) ist eine leistungsstarke Bibliothek für wissenschaftliches Rechnen in Python. Sie bietet Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen, zusammen mit einer Vielzahl mathematischer Funktionen, um diese Daten effizient zu verarbeiten.

py -m pip install numpy

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale und Funktionen von NumPy:

  1. N-Dimensionales Array-Objekt:
    • NumPy bietet ein leistungsstarkes N-Dimensionales Array-Objekt, das eine effiziente Speicherung und Manipulation großer Datenmengen ermöglicht.
  2. Vektor- und Matrixoperationen:
    • NumPy unterstützt eine Vielzahl von Operationen auf Arrays, wie Vektor- und Matrixmultiplikationen, die in wissenschaftlichen und numerischen Berechnungen häufig verwendet werden.
  3. Elementweise Operationen:
    • NumPy erlaubt elementweise Operationen auf Arrays, was die Durchführung von Berechnungen auf großen Datensätzen erleichtert.
  4. Broadcasting:
    • Broadcasting ist eine leistungsstarke Funktion, die es ermöglicht, Operationen auf Arrays mit unterschiedlichen Formen durchzuführen, ohne dass explizite Schleifen erforderlich sind.
  5. Integration mit anderen Bibliotheken:
    • NumPy ist die Basis für viele andere wissenschaftliche Bibliotheken in Python, wie SciPy, pandas und Matplotlib, und bietet eine nahtlose Integration.

Bitte Lesen Sie Absolute Basics, weil diese Einleitung ist die Beste, was man finden kann. Benutzen Google Translate, um alles schnell auf Deutsch zu übersetzen.

1 Set-Up

Mach dich bereit!

1.1 Python Installation

1.2 Befehlszeilenschnittstelle

1.2.1 PowerShell

1.2.2 Python pip

1.3 Code-Editor

1.4 Versionskontrolle

1.4.1 Git

1.4.2 GitHub

1.4.3 Obsidian

2 Grundlegend

Los geht's!

2.1 Rechner und Speicher

2.1.2 Datentypen

2.2 Kontrollfluss

2.3 Funktionen

2.3.4 Decorators

3 Fortgeschritten

Wie ein Profi!

3.2 Module

4 Wichtige Bibliotheken

Bibliothekskarte beantragen!

4.1 NumPy

4.2 pandas

5 Präsentationen

Letzte Strecke!

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