GETTING STARTED WITH NUMPY

 

GETTING STARTED WITH NUMPY

Memulai dengan NumPy


 Pendahuluan tentang NumPy:

Apa itu NumPy?

NumPy (Numerical Python) adalah perpustakaan (library) Python yang menyediakan dukungan untuk array dan matriks multidimensi, bersama dengan sejumlah besar fungsi matematika untuk bekerja pada array tersebut. NumPy merupakan salah satu perpustakaan yang sangat penting dalam ekosistem ilmu data dan komputasi ilmiah menggunakan Python.

Mengapa NumPy?

  1. Array N-dimensi yang Efisien: NumPy menyediakan objek array N-dimensi yang efisien dalam penggunaan memori dan menyediakan operasi cepat untuk manipulasi data numerik.


  2. Performa Tinggi: NumPy menggunakan implementasi dalam bahasa C untuk operasi inti, sehingga memberikan kinerja yang sangat baik. Fungsi-fungsi NumPy diimplementasikan dengan menggunakan rutin-rutin yang dioptimalkan secara khusus, sehingga dapat menangani data besar dengan cepat.


  3. Operasi Vektorisasi: NumPy mendukung operasi vektorisasi, yang memungkinkan pengguna untuk mengekspresikan operasi pada seluruh array secara bersamaan, tanpa perlu menulis loop. Hal ini mempercepat eksekusi kode dan membuatnya lebih ringkas.


  4. Interoperabilitas dengan Kode Lain: NumPy memfasilitasi integrasi dengan kode yang ditulis dalam bahasa pemrograman lain, seperti C dan Fortran. Hal ini berguna ketika perlu mengoptimalkan kinerja melalui ekstensi atau penggunaan fungsi-fungsi yang dioptimalkan secara khusus.


Pengenalan NumPy




Array Shape

Pengertian:
Shape pada array NumPy mengindikasikan dimensi dan ukuran array.
Contoh: array 1D memiliki shape (n,), array 2D memiliki shape (m, n), dan seterusnya.


Data Type

Pengertian:
Data type pada array NumPy menunjukkan jenis nilai yang dapat disimpan dalam array.
NumPy mendukung tipe data seperti int, float, dan string.


Index Arrays

Pengertian:
Indexing digunakan untuk mengakses elemen tertentu dalam array.
Indeks dimulai dari 0, dan dapat negatif (dimulai dari elemen terakhir).


Slicing Arrays

Pengertian:
Slicing digunakan untuk mengambil sebagian dari array.
Dilakukan dengan menggunakan tanda :.


Slicing one dimension




Pengertian:
Pada array satu dimensi, slicing satu dimensi dapat dilakukan untuk mengambil sebagian dari array.

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Operator Pembanding MongoDB

BRD, Mock Up, Desain data base Sebuah Aplikasi Kasir Kafe di Salatiga

UTS