تفاوت بین NumPy و Pandas چیست؟


پاسخ 1:

Python NumPy چیست؟

NumPy یک بسته Python است که مخفف "Numerical Python" است. این کتابخانه اصلی برای محاسبات علمی است ، که شامل یک شیء آرایه ای قدرتمند n بعدی و ابزارهایی برای ادغام C ، C ++ و غیره فراهم می کند. همچنین در جبر خطی ، توانایی تعداد تصادفی و غیره مفید است. آرایه NumPy همچنین می تواند به عنوان یک آرایه کارآمد مورد استفاده قرار گیرد .تعداد چند بعدی برای داده های عمومی. حالا بگذارید برای شما تعریف کنم که دقیقاً یک آراس پایتون Numpy چیست.

NumPy Array: Numpy Array یک شیء آرایه قدرتمند N بعدی به شکل ردیف و ستون است. ما می توانیم از لیست های مستقر در پایتون به آرایه های شماره گیر پیاده سازی و دسترسی پیدا کنیم. سؤال بعدی که برای انجام این عملیات های numpy به ذهن متبادر می شود:

چگونه NumPy را نصب کنم؟

برای نصب Python NumPy ، به قسمت فرمان بروید و "pip install numpy" را تایپ کنید. پس از اتمام نصب ، به IDE خود (به عنوان مثال PyCharm) بروید و با تایپ کردن آن: "وارد کردن numpy as np" را وارد کنید.

در آموزش Python NumPy ، بفهمیم که دقیقاً یک آرایه چند بعدی NumPy چیست.

در اینجا موارد مختلفی دارم که در مکانهای مربوطه ذخیره می شوند. این باید دو بعدی باشد زیرا هم ردیف و هم ستون دارد. در شکل بالا 3 ستون و 4 ردیف موجود است.

پاندا های پیتون چیست؟

پاندا برای پردازش داده ها ، تجزیه و تحلیل و پاکسازی استفاده می شود. پایتون پانداس برای انواع مختلف داده ها ، مانند:

  • داده های جدولی با ستون های ناهمگن تایپ شده. داده های سری زمانی سفارش یافته و مختل شده است. هرگونه داده ماتریس با برچسب های سطر و ستون. داده بدون برچسب. هر شکل دیگری از مجموعه داده های مشاهده یا مشاهده

چگونه پاندا نصب کنم؟

برای نصب Python Pandas ، به خط فرمان / ترمینال خود بروید و "pip install pandas" را تایپ کنید. اگر آناکوندا روی سیستم شما نصب شده است ، "پاندا نصب پاندا" را وارد کنید. پس از اتمام نصب ، به IDE (Jupyter ، PyCharm و غیره) بروید و با تایپ کردن آن: "پاندا را به عنوان pd وارد کنید".

بیایید برخی از ویژگی های آن را در آموزش پایتون پانداس بررسی کنیم:

عملیات پاندا پایتون

با پاندا های پایتون می توانید انواع مختلفی را با سری ، فریم داده ، داده های از دست رفته ، گروه بندی توسط و غیره انجام دهید. برخی از روشهای متداول برای دستکاری داده ها در زیر ذکر شده است:

از یادگیری لذت ببرید :)


پاسخ 2:

سلام

ناصاف: -

NumPy مخفف "عددی پایتون" یا "عددی پایتون" است. این یک ماژول منبع باز از پایتون است که محاسبات سریع ریاضی را برای آرایه ها و ماتریس ها امکان پذیر می کند. از آنجا که آرایه ها و ماتریس ها بخشی جدایی ناپذیر از سیستم یادگیری ماشین هستند ، NumPy به همراه ماژول های یادگیری ماشین مانند Scikit-Learn ، Pandas ، Matplotlib ، TensorFlow و غیره سیستم یادگیری ماشین را از Python تکمیل می کنند.

NumPy توابع اساسی را برای محاسبات آرایه گرا چند بعدی ارائه می دهد ، که برای توابع ریاضی سطح بالا و برای محاسبات علمی ایجاد شده اند. ابعاد در NumPy به محورها گفته می شود. به تعداد محورها درجه گفته می شود. روشهای مختلفی برای ایجاد آرایه در NumPy وجود دارد. B. np.array ، np.zeros ، no.ones و غیره. هرکدام از آنها انعطاف پذیری را ارائه می دهند.

Numpy را می توان با پایتون وارد کرد:

واردات numpy به عنوان np

برخی از ویژگیهای مهم یک شی NumPy عبارتند از:

  1. Ndim: ابعاد آرایه را نشان می دهد. شکل: یک دسته از اعداد صحیح را نشان می دهد که اندازه آرایه را نشان می دهد. اندازه: تعداد کل عناصر موجود در آرایه NumPy را به بایت از هر مورد باز می گرداند. شکل: تغییر آرایه NumPy

پاندا: -

پانداس یکی از رایج ترین کتابخانه های پایتون در علم داده است. این ساختارها و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های قدرتمند و کاربر پسند را ارائه می دهد برخلاف کتابخانه NumPy ، که اشیاء برای آرایه های چند بعدی فراهم می کند ، Pandas شیء جدول 2D Dataframe را در حافظه ارائه می دهد. مثل جدول با نام ستون ها و برچسب های سطر است.

بنابراین ، پاندا با جداول 2D می تواند بسیاری از کارکردهای اضافی مانند ایجاد جداول محوری ، محاسبه ستون ها بر اساس ستون های دیگر و ترسیم نمودارها را فراهم کند.

پاندا را می توان با استفاده از:

پاندا را به صورت pd وارد کنید

برخی از ساختارهای داده رایج در پاندا عبارتند از:

  1. اشیاء سری: آرایه 1D ، شبیه به یک ستون در یک جدول اشیاء DataFrame: جدول 2D ، شبیه به یک جدول اشیاء Panel: Dictionary of DataFrames ، مشابه یک جدول در MS Excel

امیدواریم که به درخواست شما به درستی پاسخ داده ایم. برای اطلاعات بیشتر در مورد Power BI و سایر ابزارهای اطلاعاتی کسب و کار ، به: خدمات مشاوره اطلاعاتی تجاری ، شرکت تجزیه و تحلیل داده ها مراجعه کنید

خیلی ممنون!


پاسخ 3:

تفاوت بین NumPy و Pandas چیست؟

با تشکر از A2A.

بنابراین آنها مشابه هستند ، و من معتقدم که بسیاری از ویژگی های Pandas در NumPy ساخته شده اند و هر دو بخشی از دنیای SkiPy Analytics هستند.

تا آنجا که من می دانم ، NumPy یک کتابخانه اساسی تر است که بلوک های ساختاری از داده های مبتنی بر آرایه را فراهم می کند. Pandas تلاش می کند تا از این قابلیت ها استفاده بهینه کند.

همانطور که بسیاری فکر می کنند آنها گزینه دیگری نیستند ، و من اکیداً استفاده از هر دو را توصیه می کنم. NumPy برای کلیه کارها با داده بسیار مهم است و به نظر می رسد که آرایه ها بسیار سریعتر از pandas DataFrames کار می کنند. (این احتمالاً ارزش بررسی حقایق را دارد و به نظر می رسد که لیست در صورت کار سریعتر از هر دو کار می کند.) همچنین ، بسته هایی مانند Tensorflow فقط می توانند آرایه ها را تغذیه کنند و نه اشیاء Pandas.

با این حال ، من هر زمان ممکن از عملکرد Pandas استفاده می کنم ، زیرا بسیار سریعتر از Numpy است و عملکردهای دیگری را در بعضی از مناطق ارائه می دهد ، به عنوان مثال. ب- خواندن و نوشتن از منابع داده خارجی.

اگر از این سؤال پرسیدید که برای یادگیری کدام زبان باید قضاوت کنید ، من می گویم شما نباید صریحاً روی آن تمرکز کنید. مانند یک CS فکر کنید و روی داده های خود به آنچه می خواهید برسید متمرکز شوید. سپس به stack overflow بروید و از گزینه ای استفاده کنید که به خطوط کمتری نیاز داشته باشد! این ممکن است به استفاده از NumPy ، Pandas یا حتی هر دو نیاز داشته باشد.


پاسخ 4:

هر دو دو کتابخانه رایج در Data Science ، ML و AI هستند.

هر دو برای ذخیره n خط کد استفاده می شوند.

تفاوتهای اصلی:

  • Pandas اشیاء قدرتمندی مانند DataFrames و Series را برای ما فراهم می کند که برای کار با و تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مفید هستند. از طرف دیگر ، در کتابخانه Numpy ، اشیاء برای آرایه های چند بعدی با فرمت جدول ارائه شده اند ... در حالی که Numpy با داده های عددی بسیار خوب کار می کند. Numpy نسبت به پاندا از حافظه کمتری استفاده می کند. Numpy در 50،000 خط / کمتر ... ... در حالی که پاندا بسیار خوب در حدود 500000 خط / بیشتر کار می کند.

کد نویسی مبارک


پاسخ 5:

Numpy و Pandas دو کتابخانه محبوب داده در پایتون هستند.

با Numpy می توانید با آرایه ها و ماتریس های قدرتمند کار کنید. هدف اصلی ایجاد یک نوع آرایه N بعدی است که مجموعه ای از "عناصر" از همان نوع را توصیف می کند.

به عنوان مثال:

واردات numpy به عنوان np

a1 = np.array ([1،2،3،4،5])

چاپ (a1)

اگر می خواهید نوع آرایه را بررسی کنید ، از تابع نوع () استفاده کنید.

با Numpy می توانید موارد و صفرها را به عنوان ماتریس 2D چاپ کنید.

Numpy از تابع arange () برای چاپ مقادیر بین مناطق خاص استفاده می کند.

اعداد تصادفی را می توان با عملکرد تصادفی.rand () ایجاد کرد.

پانداس یکی از رایج ترین کتابخانه های پایتون در علم داده است. این ساختار داده های قدرتمند و کاربر پسند را ارائه می دهد. ساختار داده ها که معمولاً در پاندا مورد استفاده قرار می گیرد ، اشیاء ردیف ، اشیاء قاب داده ها و اشیاء پانل هستند.

یک سری پاندا به صورت زیر ایجاد می شود:

شما می توانید تعدادی از نام های فهرست شده را ذکر کنید:

پانداها می توانند یک آرایه 2D را به شرح زیر ایجاد کنند:

پانداها می توانند یک فریم داده ایجاد کنند:

امیدوارم این به شما کمک کند تفاوت نامپی و پاندا را درک کنید. برای اطلاعات بیشتر ، به فیلم های زیر مراجعه کنید:

در اینجا چند لینک برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد Numpy و Pandas وجود دارد.

قسمت آموزش NumPy - 2 | NumPy Array | آموزش Python NumPy قسمت -2 | آموزش پایتون | ساده

آموزش پایتون پانداس | تجزیه و تحلیل داده ها پاندا پایتون پاندا | آموزش پایتون | ساده