人工智能(8):Numpy的使用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了人工智能(8):Numpy的使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1 Numpy介绍

人工智能(8):Numpy的使用,人工智能,人工智能,numpy

Numpy(Numerical Python)是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组。

Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务,使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。

Numpy使用ndarray对象来处理多维数组,该对象是一个快速而灵活的大数据容器。

2 ndarray介绍

NumPy provides an N-dimensional array type, the ndarray,

which describes a collection of “items” of the same type.

NumPy提供了一个N维数组类型ndarray,它描述了相同类型的“items”的集合。

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用ndarray进行存储:

import numpy as np
# 创建ndarray
score = np.array(
[[80, 89, 86, 67, 79],
[78, 97, 89, 67, 81],
[90, 94, 78, 67, 74],
[91, 91, 90, 67, 69],
[76, 87, 75, 67, 86],
[70, 79, 84, 67, 84],
[94, 92, 93, 67, 64],
[86, 85, 83, 67, 80]])
score

返回结果:

array([[80, 89, 86, 67, 79],
[78, 97, 89, 67, 81],
[90, 94, 78, 67, 74],
[91, 91, 90, 67, 69],
[76, 87, 75, 67, 86],
[70, 79, 84, 67, 84],
[94, 92, 93, 67, 64],
[86, 85, 83, 67, 80]])

提问:

使用Python列表可以存储一维数组,通过列表的嵌套可以实现多维数组,那么为什么还需要使用Numpy的ndarray呢?

3 ndarray与Python原生list运算效率对比

在这里我们通过一段代码运行来体会到ndarray的好处

import random
import time
import numpy as np
a = []
for i in range(100000000):
    a.append(random.random())
# 通过%time魔法方法, 查看当前行的代码运行一次所花费的时间
%time sum1=sum(a)
b=np.array(a)
%time sum2=np.sum(b)

其中第一个时间显示的是使用原生Python计算时间,第二个内容是使用numpy计算时间:

CPU times: user 852 ms, sys: 262 ms, total: 1.11 s
Wall time: 1.13 s
CPU times: user 133 ms, sys: 653 µs, total: 133 ms
Wall time: 134 ms

从中我们看到ndarray的计算速度要快很多,节约了时间。

机器学习的最大特点就是大量的数据运算,那么如果没有一个快速的解决方案,那可能现在python也在机器学习领域达不到好的效果。

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Numpy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计,所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表,数组越大,Numpy的优势就越明显。

思考:

ndarray为什么可以这么快?文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-724993.html

到了这里,关于人工智能(8):Numpy的使用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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