NumPy é uma biblioteca open-source para a linguagem de programação Python que é amplamente usada na computação científica, especialmente em análise de dados, modelagem matemática e física, bem como outras aplicações científicas. NumPy é projetado de forma a tornar mais fácil trabalhar com arrays e matrizes multidimensionais.
Arrays são estruturas de dados usadas para armazenar um conjunto de elementos de um mesmo tipo de variável. Ao contrário das listas Python, os arrays NumPy são projetados para a computação científica e sua manipulação é bem mais eficiente. Além disso, os arrays NumPy permitem cálculos avançados de matemática linear e outras estruturas matemáticas. Já as matrizes são arrays bidimensionais, com linhas e colunas, e possuem funcionalidades ainda mais avançadas, como calcular determinantes, diagonalização, valores e vetores próprios, entre outras.
Neste curso intensivo de NumPy, vamos apresentar uma série de conceitos e técnicas úteis para manipulação de arrays e matrizes em NumPy. Abaixo, apresentamos alguns dos tópicos que abordaremos:
- Criação e indexação de arrays
- Operações com arrays
- Broadcasting
- Concatenação e divisão de arrays
- Matrizes e operações matriciais
- Indexação avançada
- Manipulação de formas (shapes) de arrays
- Funções universais
- Leitura e gravação de arquivos
Para começar, vamos ver como criar um array em NumPy:
import numpy as np
# Cria um array de 1 a 5
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)
# Output: [1 2 3 4 5]
Agora, vamos ver como fazer um slice (fatia) de um array:
# Cria um array de 0 a 9
b = np.arange(10)
# Faz slice de b de índice 2 até 5
c = b[2:6]
print(c)
# Output: [2 3 4 5]
Note como fazemos o slice usando o índice 2:6, que significa pegar do índice 2 (inclusive) até o índice 6 (exclusive). Além disso, podemos usar números negativos para indicar os índices a partir do final do array.
Outra técnica útil em NumPy é o broadcasting, que permite fazer operações matemáticas em arrays de diferentes formas:
# Cria um array de 1 a 5
d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Multiplica cada elemento de d por 2
e = d * 2
print(e)
# Output: [2 4 6 8 10]
Observe como não precisamos criar um array de mesmo tamanho para fazer a operação, o broadcasting se encarregou de multiplicar cada elemento de d por 2.
Além desses exemplos, abordaremos outras técnicas e conceitos em NumPy, incluindo matrizes, indexação avançada, funções universais, entre outros. Ao final do curso, você estará pronto para trabalhar com arrays e matrizes em NumPy em suas próprias aplicações científicas e de dados.
Conclusão
NumPy é uma biblioteca fundamental para a computação científica em Python, permitindo a criação e manipulação eficiente de arrays e matrizes multidimensionais. Neste curso intensivo, apresentamos uma ampla variedade de tópicos em NumPy, incluindo criação de arrays, operações matemáticas, matrizes e técnicas avançadas de indexação. Esperamos que você tenha achado este curso útil e tenha se familiarizado com as habilidades necessárias para trabalhar com NumPy em aplicações científicas.
