NumPy è la chiave inglese nella cassetta degli attrezzi di ogni data scientist. È una libreria incredibilmente utile per lavorare con i dati e un’abilità indispensabile per tutti i data scientist, gli analisti e gli ingegneri.
Se vuoi imparare questa abilità molto richiesta, continua a leggere, questo articolo spiegherà cos’è NumPy, perché è importante e le migliori risorse per imparare.
Sommario:
Cos’è NumPy?
NumPy sta per Numerical Python. È una libreria creata da Travis Oliphant nel 2005 e viene utilizzata per l’analisi dei dati.
Al centro di NumPy c’è l’array. Un array è semplicemente un elenco di valori di dati. Questo array può essere utilizzato per rappresentare i vettori. È molto simile al tipo di elenco integrato di Python, ma presenta una differenza fondamentale.
A differenza degli elenchi Python, i dati in NumPy sono archiviati nella memoria contigua. Ciò significa che i valori vengono memorizzati uno accanto all’altro nella memoria. Ciò rende più rapido l’accesso ai valori; Gli array NumPy sono fino a 50 volte più veloci degli elenchi Python per le operazioni comuni.
Come le liste Python, gli array possono memorizzare altri array come elementi. Ciò consente di creare costrutti matematici più complessi come matrici e array di ordine superiore. Gli array hanno metodi utili per operazioni statistiche comuni come il calcolo della media, della mediana e della deviazione standard. Puoi modificarli dividendo, unendo, modellando e rimodellando.
Requisiti per l’utilizzo di Numpy
- Un’installazione Python
- Installazione Pip
- Un IDE come VSCode o, più idealmente, un IDE basato su notebook come Jupyter
- Conoscenza di Python
Leggi anche: Introduzione al notebook Jupyter per principianti
Casi d’uso
- Numpy viene utilizzato per attività di data science a causa dei suoi array più veloci invece degli elenchi Python incorporati.
- Può essere utilizzato per risolvere problemi di algebra lineare utilizzando le sue funzioni integrate.
- Viene utilizzato nell’apprendimento automatico a causa del suo rapido calcolo di vettori e matrici.
- Viene utilizzato per generare set di dati casuali utilizzando le sue funzioni statistiche casuali.
Corsi per imparare NumPy
Di seguito sono riportate alcune delle migliori risorse per imparare NumPy e Data Science. La maggior parte di queste risorse presuppone una certa familiarità con Python. Se non hai ancora imparato Python, ecco il nostro elenco delle migliori risorse per imparare Python.
Prerequisiti per il deep learning: il Numpy Stack in Python
Questo corso Udemy offre una guida delicata per prepararti all’apprendimento approfondito utilizzando Python. Il corso ti insegna come utilizzare Numpy per calcoli vettoriali e matriciali.
Inoltre, copre Pandas, una libreria per gestire i set di dati in Python: Matplotlib (uno strumento di visualizzazione dei dati) e Scipy (una libreria per il calcolo delle statistiche in Python).
Il corso contiene sei ore di video on demand e, una volta acquistato, avrai accesso gratuito a vita. Include una certificazione. Prima di provare questo corso, dovresti avere familiarità e familiarità con l’algebra lineare e la programmazione in Python.
Analisi dei dati con Python: NumPy & Pandas Masterclass
Questo corso completo ti insegna come analizzare i dati utilizzando Panda e NumPy. Il metodo comprende 216 lezioni, 3 articoli e 2 risorse scaricabili. Questo ti dà un totale di oltre tredici ore di contenuti.
Inizia introducendoti a NumPy e al concetto di array, che è l’oggetto centrale in NumPy. Successivamente, il corso ti insegnerà a utilizzare Pandas, una libreria popolare e utile per lavorare con i set di dati. Infine, imparerai la visualizzazione dei dati utilizzando la libreria Matplotlib.
Ciò che rende questo corso diverso dalla maggior parte è che rende le lezioni più pratiche insegnandoti attraverso il gioco di ruolo. Interpreterai il ruolo di Data Analyst presso una grande azienda multinazionale di vendita al dettaglio analizzando i dati raccolti dalle sue diverse operazioni. Come previsto, il corso presuppone una certa familiarità con Python prima di iniziare il corso.
Python con NumPy per principianti assoluti
Questo corso è uno dei corsi più adatti ai principianti su NumPy. Mentre ci si aspetta che tu conosca Python, il corso introduce NumPy dall’inizio.
Inizia introducendoti agli array NumPy. Spiega in che modo differiscono dagli elenchi Python e in che modo sono più veloci e più adatti alla scienza dei dati, all’ingegneria e all’analisi.
Inoltre, imparerai tutte le diverse cose che puoi fare con questi array. Questi includono, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, la creazione di array, l’accesso ad essi tramite indici, il taglio e l’unione di essi e la loro modellazione e rimodellamento.
Questo corso ha due ore di contenuti video e si concentra solo su Numpy. Puoi completarlo e ottenere la certificazione in una settimana.
Introduzione a NumPy
Questo corso di DataCamp è adatto ai principianti di NumPy. Il corso dura circa 4 ore e comprende 13 video ben fatti e 49 esercizi per aiutarti a consolidare i concetti che hai imparato.
Fa parte del percorso Data Scientist, quindi se completi altri corsi nello stesso percorso, otterrai la certificazione DataCamp Data Scientist.
Per quanto riguarda il contenuto, introduce gli array e spiega i vantaggi di usarli rispetto agli elenchi in Python. Successivamente, imparerai le tecniche di trasmissione e vettorizzazione per rendere il tuo codice più veloce ed efficiente. Eserciterai le operazioni di matrice sul set di dati di Monet.
Esercitazione semplice su NumPy
Questo tutorial gratuito di Simplilearn copre le basi di Numpy. È breve e va dritto al punto. L’articolo ha spiegazioni minime ed è l’ideale se lo stai usando come riferimento o se sai già cos’è Numpy e cosa fanno le diverse funzioni.
Nell’articolo sono contenuti anche frammenti di codice per illustrare l’utilizzo di diverse funzioni con esempi. È l’ideale quando sei di fretta e vuoi imparare Numpy in dieci minuti. Essendo un articolo, non ha spazio per esercitarsi o set di dati da utilizzare.
Dovresti creare tu stesso un ambiente di pratica e trovare set di dati da cui esercitarti. Kaggle è un buon posto per cercare set di dati e creare notebook per esercitarsi nella scienza dei dati.
W3Scuole
Questo tutorial di W3Schools è il mio preferito. È gratuito e completo e copre tutte le nozioni di base di NumPy e argomenti più avanzati come la generazione di distribuzioni statistiche casuali e l’utilizzo di funzioni universali per implementare la vettorizzazione.
In totale, il tutorial è di 43 pagine web di spiegazioni succinte ma adeguate e frammenti di codice da illustrare con esempi. Inoltre, w3schools viene fornito con un editor per scrivere le tue domande su Numpy e un quiz in cui puoi testare le tue conoscenze.
Tutti questi sono opzionali ma aiuterebbero la tua esperienza di apprendimento. Iscrivendoti al corso Numpy a pagamento, puoi ottenere una certificazione da aggiungere al tuo curriculum.
Corso Scaler
Questo corso su Scaler è ben organizzato. Comprende sei moduli che coprono un’introduzione a NumPy, array multidimensionali, strutture dati, funzioni, trasmissione e altri concetti vari.
In totale, ha 32 lezioni con 5 ore e 33 minuti di contenuti video. Ci sono 26 sfide per aiutarti ad applicare ciò che hai imparato e consolidare i concetti nella tua mente. Dopo aver completato il corso, si ottiene un certificato.
Come previsto, è necessario conoscere il linguaggio di programmazione Python prima di iniziare il corso. Il secondo prerequisito ha un IDE con Python e Numpy installati sulla tua macchina.
Guida a Numpy di Travis Oliphant
Scritto dal creatore di Numpy, questo libro vuole essere un riferimento per coloro che già conoscono Python ma vorrebbero conoscere Numpy e altri strumenti.
In questo libro, Travis Oliphant spiega non solo come utilizzare Numpy, ma anche come estenderlo utilizzando l’API. Questa è probabilmente la risorsa più approfondita e dettagliata su Numpy.
È probabilmente l’ideale per gli utenti esperti di Numpy che desiderano una comprensione di livello superiore di come funziona Numpy e una guida dettagliata in modo che possano contribuire ed estendere la libreria.
Numpy Guida per principianti di Ivan Idris
Questo libro su Numpy è pensato per essere adatto ai principianti. È pensato per scienziati, ingegneri, programmatori e analisti che hanno già familiarità con Python ma stanno cercando di estendere le proprie competenze assumendo Numpy come abilità aggiuntiva.
Il libro copre l’installazione di Numpy, Matplotlib, Scipy e IPython sulla macchina locale. Quindi copre gli array e le diverse funzioni di array messe a tua disposizione. Quindi utilizzerai la libreria per eseguire operazioni con le matrici e testare il tuo codice con Numpy.testing. Tutto sommato, questo libro è una guida completa a Numpy.
NumPy: dalla base all’avanzato di Karan Singh Bisht
Il titolo “NumPy from Basic to Advanced” dice tutto. Questo libro vuole essere una leggera pendenza che ti porta dal non sapere nulla della libreria al sapere come utilizzare alcune delle sue funzionalità più avanzate.
Il libro copre le basi, come spiegare cos’è un array, fino ad argomenti più avanzati e nascosti, come gli effetti della cache della CPU e il ciclo di vita di Ndarray. Ha lo scopo di darti una solida base per ulteriori lavori di apprendimento automatico utilizzando la libreria Numpy.
Esercitazione su YouTube di FreeCodeCamp
FreeCodeCamp è diventato popolare di recente come fonte di tutorial di codifica e sviluppo software di alta qualità. All’interno del suo catalogo di tutorial c’è questo tutorial Numpy completo. Come tutti i suoi tutorial, è disponibile gratuitamente.
Il tutorial dura circa un’ora e copre le basi di Numpy. È una dolce introduzione alla biblioteca pensata per non essere opprimente per coloro che hanno appena iniziato. Come ci si aspetterebbe, si presuppone la conoscenza di Python prima di guardare il video.
Parole finali
Numpy è incredibilmente utile e versatile. È uno strumento previsto per la maggior parte dei lavori di data science e ingegneria. Questo articolo ti ha introdotto a Numpy e ti ha fornito una panoramica astratta e di alto livello dei suoi concetti chiave.
Inoltre, l’articolo elencava le risorse che potrebbero essere utili nel tuo viaggio verso l’apprendimento di Python. La breve descrizione di ciascuna risorsa è stata in grado di aiutarti a fare una scelta informata su quale scegliere.
Successivamente, dai un’occhiata alle migliori librerie Python per data scientist.