NumPy¶
NumPy ist die Abkürzung für numerisches Python. Viele Python-Pakete, die wissenschaftliche Funktionen bereitstellen, verwenden die Array-Objekte von NumPy als eine der Standardschnittstellen für den Datenaustausch. Im folgenden möchte ich einen kurzen Überblick über den wesentlichen Funktionsumfang von NumPy geben:
ndarray, ein effizientes mehrdimensionales Array, das schnelle Array-basierte Operationen bietet, wie das Mischen und Bereinigen von Daten, Untergruppenbildung und Filterung, Transformation und alle anderen Arten von Berechnungen. Zudem gibt es flexible Funktionen für das Broadcasting, also von Auswertungen unterschiedlich großer Arrays.
Mathematische Funktionen für schnelle Operationen auf ganzen Arrays von Daten, wie Sortieren, Eindeutigkeit und Mengenoperationen. Dabei werden die Ausdrücke, anstelle von Schleifen mit
if-elif-else-Verzweigungen, in bedingter Logik geschrieben.Werkzeuge zum Lesen und Schreiben von Array-Daten auf die Festplatte und zur Arbeit mit Memory-Mapped-Dateien.
Funktionen für Lineare Algebra, Zufallszahlengenerierung und Fourier-Transformation.
Eine C-API für die Verbindung von NumPy mit Bibliotheken, die in C, C++ oder FORTRAN geschrieben sind.
Bemerkung
Dieser Abschnitt führt euch in die Grundlagen der Verwendung von NumPy-Arrays ein und sollte ausreichen, um dem Rest des Tutorials zu folgen. Für viele datenanalytische Anwendungen ist es zwar nicht notwendig, ein tiefes Verständnis von NumPy zu haben, aber die Beherrschung der array-orientierten Programmierung und Denkweise ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zum Data-Scientist.