NumPy là chìa khóa trong bộ công cụ của mọi nhà khoa học dữ liệu. Đây là một thư viện cực kỳ hữu ích để làm việc với dữ liệu và là một kỹ năng cần thiết cho tất cả các nhà khoa học, nhà phân tích và kỹ sư dữ liệu.
Nếu bạn muốn học kỹ năng đáng mơ ước này thì hãy đọc tiếp, bài viết này sẽ giải thích NumPy là gì, tại sao nó quan trọng và là nguồn tài nguyên học tập tốt nhất.
NumPy là gì?
NumPy là viết tắt của Python số. Đây là thư viện được tạo bởi Travis Oliphant vào năm 2005 và được sử dụng để phân tích dữ liệu.
Trái tim của NumPy là một mảng. Mảng chỉ đơn giản là một danh sách các giá trị dữ liệu. Mảng này có thể được sử dụng để biểu diễn các vectơ. Nó rất giống với kiểu danh sách có sẵn của Python, nhưng có một điểm khác biệt chính.
Không giống như danh sách Python, dữ liệu trong NumPy được lưu trữ trong bộ nhớ liền kề. Điều này có nghĩa là các giá trị được lưu cạnh nhau trong bộ nhớ. Điều này giúp truy cập vào các giá trị nhanh hơn; Mảng NumPy nhanh hơn tới 50 lần so với danh sách Python cho các hoạt động thông thường.
Giống như danh sách trong Python, mảng có thể lưu trữ các mảng khác dưới dạng phần tử. Điều này cho phép bạn tạo các cấu trúc toán học phức tạp hơn, chẳng hạn như ma trận và mảng bậc cao hơn. Mảng có các phương pháp hữu ích cho các hoạt động thống kê phổ biến như tính giá trị trung bình, trung vị và độ lệch chuẩn. Bạn có thể sửa đổi chúng bằng cách chia tách, kết hợp, định hình và chuyển đổi.
Yêu cầu sử dụng Numpy
- Cài đặt Python
- cài đặt pip
- Một IDE như VSCode hoặc lý tưởng hơn là một IDE dựa trên sổ ghi chép như Jupyter
- Kiến thức về Python
Cũng đọc: Notebook Jupyter Bắt đầu cho người mới bắt đầu
trường hợp sử dụng
- Numpy được sử dụng cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu vì mảng nhanh hơn thay vì danh sách tích hợp sẵn của Python.
- Nó có thể được sử dụng để giải các bài toán đại số tuyến tính bằng cách sử dụng các hàm dựng sẵn.
- Nó được sử dụng trong học máy do tính toán nhanh các vectơ và ma trận.
- Nó được sử dụng để tạo các bộ dữ liệu ngẫu nhiên bằng cách sử dụng các hàm thống kê ngẫu nhiên của nó.
Các khóa học NumPy
Dưới đây là một số tài nguyên tốt nhất để học NumPy và Khoa học dữ liệu. Hầu hết các tài nguyên này đều có một số kiến thức về Python. Nếu bạn chưa học Python, đây là danh sách các tài nguyên tốt nhất để học Python.
Điều kiện tiên quyết của học sâu: Ngăn xếp Numpy của Python
Khóa học Udemy này cung cấp hướng dẫn nhẹ nhàng để chuẩn bị cho bạn học sâu với Python. Khóa học hướng dẫn bạn cách sử dụng Numpy để tính toán vectơ và ma trận.
Nó cũng bao gồm Pandas, thư viện dữ liệu Python: Matplotlib (một công cụ trực quan hóa dữ liệu) và Scipy (thư viện thống kê Python).
Khóa học bao gồm sáu giờ video theo yêu cầu và bạn có quyền truy cập miễn phí trọn đời vào video sau khi mua. Bao gồm giấy chứng nhận. Bạn nên làm quen với đại số tuyến tính và lập trình Python trước khi tham gia khóa học này.
Phân tích dữ liệu với Python: Lớp học chính NumPy & Pandas
Khóa học toàn diện này hướng dẫn bạn cách phân tích dữ liệu bằng Pandas và NumPy. Phương pháp bao gồm 216 bài giảng, 3 bài viết và 2 tài nguyên để tải về. Tổng cộng có hơn 13 giờ nội dung.
Nó bắt đầu bằng phần giới thiệu về NumPy và khái niệm mảng là đối tượng trung tâm trong NumPy. Sau đó, khóa học sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Pandas, một thư viện phổ biến và hữu ích để làm việc với các tập dữ liệu. Cuối cùng, bạn sẽ học cách trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Matplotlib.
Điều làm nên sự khác biệt của khóa học này so với hầu hết các khóa học khác là nó làm cho các bài học trở nên thực tế hơn, dạy bạn thông qua việc nhập vai. Bạn sẽ đóng vai Nhà phân tích dữ liệu trong một công ty bán lẻ quốc tế lớn, phân tích dữ liệu được thu thập từ nhiều hoạt động khác nhau. Đúng như dự kiến, khóa học sẽ trang bị một số kiến thức về Python trước khi bắt đầu khóa học.
Python với NumPy dành cho người mới bắt đầu
Khóa học này là một trong những khóa học thân thiện với người mới bắt đầu nhất trên NumPy. Bạn phải biết Python, nhưng khóa học sẽ giới thiệu NumPy ngay từ đầu.
Nó bắt đầu bằng phần giới thiệu về mảng NumPy. Nó giải thích chúng khác với danh sách Python như thế nào cũng như chúng nhanh hơn và phù hợp hơn như thế nào với khoa học, kỹ thuật và phân tích dữ liệu.
Ngoài ra, bạn sẽ học được tất cả những điều khác nhau mà bạn có thể làm với những bảng này. Chúng bao gồm nhưng không giới hạn ở việc tạo mảng, truy cập chúng bằng cách sử dụng chỉ mục, tách và nối chúng cũng như định hình và chuyển đổi chúng.
Khóa học này có hai giờ nội dung video và chỉ tập trung vào Numpy. Bạn có thể làm điều này và nhận được chứng nhận trong vòng một tuần.
Giới thiệu về NumPy
Khóa học DataCamp này thân thiện với người mới bắt đầu NumPy. Khóa học kéo dài khoảng 4 giờ và bao gồm 13 video được biên soạn công phu và 49 bài tập giúp bạn củng cố các khái niệm đã học.
Đây là một phần của lộ trình Nhà khoa học dữ liệu, vì vậy nếu bạn hoàn thành các khóa học khác trong cùng lộ trình, bạn sẽ nhận được chứng chỉ Nhà khoa học dữ liệu DataCamp.
Về nội dung, nó giới thiệu các mảng và giải thích những ưu điểm của việc sử dụng chúng so với các danh sách trong Python. Tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu các kỹ thuật truyền phát và vector hóa để làm cho mã của bạn nhanh hơn và hiệu quả hơn. Bạn sẽ thực hành các thao tác mảng trên tập dữ liệu Monet.
Hướng dẫn NumPy đơn giản
Hướng dẫn miễn phí này của Simplilearn bao gồm những điều cơ bản về Numpy. Nó ngắn gọn và đi thẳng vào vấn đề. Bài viết cung cấp giải thích tối thiểu và hoàn hảo nếu bạn đang sử dụng nó làm tài liệu tham khảo hoặc nếu bạn đã biết Numpy là gì và các chức năng khác nhau làm gì.
Bài viết cũng chứa các đoạn mã minh họa việc sử dụng các hàm khác nhau kèm theo các ví dụ. Thật hoàn hảo khi bạn đang vội và muốn học Numpy trong mười phút. Là một bài viết nên không có chỗ để thực hành hoặc sử dụng bộ dữ liệu.
Bạn sẽ phải tự thiết lập môi trường tập thể dục và tìm bộ dữ liệu bài tập. Kaggle là một nơi tốt để tìm kiếm tập dữ liệu và tạo sổ ghi chép để thực hành khoa học dữ liệu.
trường học W3
Hướng dẫn này của W3Schools là bài hướng dẫn tôi yêu thích nhất. Nó miễn phí và toàn diện, bao gồm tất cả các chủ đề cơ bản về NumPy và các chủ đề nâng cao hơn như tạo phân phối thống kê ngẫu nhiên và sử dụng các hàm phổ quát để triển khai vector hóa.
Tổng cộng, hướng dẫn là 43 trang web với những giải thích ngắn gọn nhưng đầy đủ và các đoạn mã để minh họa bằng các ví dụ. Ngoài ra, w3schools còn có một trình soạn thảo để viết các truy vấn Numpy và một bài kiểm tra nơi bạn có thể kiểm tra kiến thức của mình.
Tất cả những yếu tố này là tùy chọn, nhưng chúng có thể giúp bạn tìm hiểu. Bằng cách đăng ký khóa học Numpy có tính phí, bạn có thể nhận được chứng chỉ để thêm vào sơ yếu lý lịch của mình.
Khóa học chia tỷ lệ
Khóa học Scaler này được trình bày tốt. Nó bao gồm sáu mô-đun giới thiệu về NumPy, mảng đa chiều, cấu trúc dữ liệu, chức năng, phát sóng và các khái niệm linh tinh khác.
Tổng cộng có 32 bài học 5 nội dung video dài 33 phút. Có 26 thử thách giúp bạn áp dụng những gì đã học và củng cố các khái niệm trong đầu. Sau khi hoàn thành khóa học bạn nhận được chứng chỉ.
Đúng như dự đoán, bạn phải làm quen với ngôn ngữ lập trình Python trước khi bắt đầu khóa học. Điều kiện tiên quyết thứ hai là IDE được cài đặt Python và Numpy trên máy của bạn.
Hướng dẫn về Numpy của Travis Oliphant
Cuốn sách này được viết bởi người tạo ra Numpy, nhằm mục đích tham khảo cho những ai đã biết Python nhưng muốn tìm hiểu thêm về Numpy và các công cụ khác.
Trong cuốn sách này, Travis Oliphant không chỉ mô tả cách sử dụng Numpy mà còn cả cách mở rộng nó bằng API. Đây có lẽ là tài nguyên chuyên sâu và chi tiết nhất về Numpy.
Nó có lẽ hoàn hảo cho những người dùng Numpy nâng cao muốn hiểu rõ hơn về cách Numpy hoạt động và hướng dẫn chi tiết để họ có thể đóng góp vào việc phát triển và mở rộng thư viện.
Hướng dẫn cho người mới bắt đầu Numpy của Ivan Idris
Cuốn sách Numpy này nhằm mục đích thân thiện với người mới bắt đầu. Nó được thiết kế dành cho các nhà khoa học, kỹ sư, nhà phát triển và nhà phân tích đã quen thuộc với Python nhưng muốn mở rộng bộ kỹ năng của họ bằng cách áp dụng Numpy như một kỹ năng bổ sung.
Cuốn sách mô tả việc cài đặt Numpy, Matplotlib, Scipy và IPython trên máy cục bộ. Sau đó nó bao gồm các mảng và các hàm mảng được cung cấp khác nhau. Sau đó, bạn sẽ sử dụng thư viện để thực hiện các phép toán ma trận và kiểm tra mã của mình bằng Numpy.testing. Nhìn chung, cuốn sách này là hướng dẫn toàn diện về Numpy.
NumPy: Cơ bản đến nâng cao của Karan Singh Bisht
Tiêu đề “NumPy Basic to Advanced” đã nói lên tất cả. Cuốn sách này nhằm mục đích trở thành một con đường suôn sẻ từ việc chưa biết về thư viện đến biết cách sử dụng một số tính năng nâng cao hơn của nó.
Cuốn sách bao gồm những điều cơ bản như giải thích mảng là gì, chuyển sang các chủ đề nâng cao và ẩn hơn như hiệu ứng bộ đệm CPU và vòng đời Ndarray. Điều này nhằm cung cấp nền tảng vững chắc cho công việc học máy tiếp theo bằng thư viện Numpy.
hướng dẫn YouTube FreeCodeCamp
FreeCodeCamp gần đây đã trở nên phổ biến như một nguồn cung cấp các hướng dẫn phát triển phần mềm và viết mã chất lượng cao. Có hướng dẫn Numpy mở rộng này trong Thư mục hướng dẫn. Giống như tất cả các hướng dẫn, nó có sẵn miễn phí.
Hướng dẫn kéo dài khoảng một giờ và bao gồm những điều cơ bản về Numpy. Đây là phần giới thiệu nhẹ nhàng về thư viện và sẽ không gây choáng ngợp cho những người mới bắt đầu. Như bạn có thể mong đợi, kiến thức về Python sẽ được chuẩn bị trước khi xem video.
những từ cuối
Numpy cực kỳ hữu ích và linh hoạt. Nó là công cụ được mong đợi cho hầu hết các nhiệm vụ khoa học và kỹ thuật dữ liệu. Bài viết này đã giới thiệu cho bạn về Numpy và cung cấp một cái nhìn tổng quan và trừu tượng về các khái niệm chính của nó.
Ngoài ra, bài viết còn liệt kê các tài nguyên có thể hữu ích trong hành trình học Python của bạn. Mô tả ngắn gọn về từng tài nguyên có thể giúp bạn đưa ra lựa chọn sáng suốt về việc nên chọn tài nguyên nào.
Sau đó, hãy xem các thư viện Python tốt nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu.
