NumPy

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית
NumPy
NumPy logo 2020.svg
Numpy example.png
מפתח Travis E. Oliphant עריכת הנתון בוויקינתונים
מחזור חיים 1995–הווה (כ־27 שנים) עריכת הנתון בוויקינתונים
גרסה אחרונה 1.23.5 (20 בנובמבר 2022) עריכת הנתון בוויקינתונים
מערכת הפעלה מערכת הפעלה דמוית יוניקס, macOS, Microsoft Windows עריכת הנתון בוויקינתונים
נכתבה בשפות פייתון, C, Fortran עריכת הנתון בוויקינתונים
סוג רישיון רישיון BSD החדש עריכת הנתון בוויקינתונים
קוד מקור https://github.com/numpy/numpy עריכת הנתון בוויקינתונים
numpy.org
לעריכה בוויקינתונים שמשמש מקור לחלק מהמידע בתבנית OOjs UI icon info big.svg

NumPy (בעברית: נָאמְפַּיְ) היא ספריית קוד בשפת התכנות פייתון, אשר מספקת תמיכה במערכים גדולים רב-ממדיים ובמטריצות, וכן מספקת מבחר גדול של פעולות מתמטיות שניתן לשלב איתם. Numeric, תוכנת האב של NumPy נוצרה בשנת 1995 על ידי מפתח התוכנה Jim Hugunin יחד עם עוד כמה תורמים, ו-NumPy עצמה פותחה בשנת 2005 על ידי Travis Oiphant. היא התבססה על Numeric וכן שילבה אלמנטים מהתוכנה המתחרה Numarray, בנוסף לשינויים רבים שנעשו. NumPy היא תוכנת קוד פתוח, בעלת משתתפים רבים בפיתוח. NumPy נחשבת לספריה יעילה ביותר, שכן היא תוכננה לחיסכון בצריכת זיכרון, ואף ממומשת חלקית ב-C, שידועה כשפת תכנות יעילה ומהירה. בשל יכולות הביצוע הגבוהות שלה, על בסיסה נבנו ספריית SciPy של פונקציות במדעים מדויקים והנדסה וספריית Pandas לניתוח ועיבוד נתונים, ונעשה בה שימוש בספריות רבות אחרות.

היסטוריה[עריכת קוד מקור | עריכה]

בראשית ימיה של שפת Python, המפתחים היו צריכים לבצע חישובים מספריים, במיוחד כאשר שפה זו הפכה לשימושית על ידי הקהילה המדעית.

הניסיון הראשון היה Numeric, שפותח על ידי Jim Hugunin ב-1995, ואחריו הגיעה חבילה חלופית בשם Numarray. שתי החבילות היו מיוחדות לחישוב מערכים, ולכל אחת מהן היו חוזקות בהתאם למקרה שבו נעשה בהן שימוש. לפיכך, נעשה בהם שימוש שונה בהתאם לנסיבות. אי בהירות זו הובילה אז לרעיון של איחוד שתי החבילות. טרוויס אוליפנט החל לפתח את ספריית NumPy למטרה זו. השחרור הראשון שלו (גרסה 1.0) הייתה ב-2006.

מאותו רגע, NumPy הוכיחה את עצמה כספריית ההרחבה הטובה של Python לחישוב מדעי, והיא כיום החבילה הנפוצה ביותר לחישוב מערכים רב-ממדיים ומערכים גדולים. בנוסף, החבילה מגיעה עם מגוון פונקציות המאפשרות לבצע פעולות על מערכים בצורה יעילה ביותר ולבצע חישובים מתמטיים ברמה גבוהה.

נכון לעכשיו, NumPy הוא קוד פתוח ומורשה תחת BSD. ישנם תורמים רבים שהרחיבו את הפוטנציאל של ספרייה זו.

פיצ'רים[עריכת קוד מקור | עריכה]

חבילה זו מספקת כמה תכונות שהתווספו לפייתון הסטנדרטי:

דוגמאות קוד[עריכת קוד מקור | עריכה]

התקנת החבילה[עריכת קוד מקור | עריכה]

בלינוקס (Ubuntu ו-Debian)

sudo apt-get install python-numpy

בלינוקס (Fedora)

sudo yum install numpy scipy

ב-Windows

conda install numpy

באמצעות Visual Studio Code

pip install numpy

יצירת מערך[עריכת קוד מקור | עריכה]

>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x
array([1, 2, 3])
>>> y = np.arange(10) # like Python's list(range(10)), but returns an array
>>> y
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

פעולות בסיסיות[עריכת קוד מקור | עריכה]

>>> a = np.array([1, 2, 3, 6])
>>> b = np.linspace(0, 2, 4) # create an array with four equally spaced points starting with 0 and ending with 2.
>>> c = a - b
>>> c
array([ 1.        ,  1.33333333,  1.66666667,  4.        ])
>>> a**2
array([ 1,  4,  9, 36])

פעולות אוניברסליות[עריכת קוד מקור | עריכה]

>>> a = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
>>> b = np.sin(a)
>>> c = np.cos(a)

אלגברה ליניארית[עריכת קוד מקור | עריכה]

>>> from numpy.random import rand
>>> from numpy.linalg import solve, inv
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 6.7], [5, 9.0, 5]])
>>> a.transpose()
array([[ 1., 3., 5. ],
  [ 2. ,  4. ,  9. ],
  [ 3. ,  6.7,  5. ]])
>>> inv(a)
array([[-2.27683616, 0.96045198, 0.07909605],
  [ 1.04519774, -0.56497175,  0.1299435 ],
  [ 0.39548023,  0.05649718, -0.11299435]])
>>> b = np.array([3, 2, 1])
>>> solve(a, b) # solve the equation ax = b
array([-4.83050847,  2.13559322,  1.18644068])
>>> c = rand(3, 3) * 20 # create a 3x3 random matrix of values within [0,1] scaled by 20
>>> c
array([[ 3.98732789, 2.47702609, 4.71167924],
  [  9.24410671,   5.5240412 ,  10.6468792 ],
  [ 10.38136661,   8.44968437,  15.17639591]])
>>> np.dot(a, c) # matrix multiplication
array([[ 53.61964114, 38.8741616, 71.53462537],
  [ 118.4935668 ,   86.14012835,  158.40440712],
  [ 155.04043289,  104.3499231 ,  195.26228855]])
>>> a @ c # Starting with Python 3.5 and NumPy 1.10
array([[ 53.61964114, 38.8741616, 71.53462537],
  [ 118.4935668 ,   86.14012835,  158.40440712],
  [ 155.04043289,  104.3499231 ,  195.26228855]])

שילוב עם ספרית OpenCV[עריכת קוד מקור | עריכה]

>>> import numpy as np
>>> import cv2
>>> r = np.reshape(np.arange(256*256)%256,(256,256)) # 256x256 pixel array with a horizontal gradient from 0 to 255 for the red color channel
>>> g = np.zeros_like(r) # array of same size and type as r but filled with 0s for the green color channel
>>> b = r.T # transposed r will give a vertical gradient for the blue color channel
>>> cv2.imwrite('gradients.png', np.dstack([b,g,r])) # OpenCV images are interpreted as BGR, the depth-stacked array will be written to an 8bit RGB PNG-file called 'gradients.png'
True

קישורים חיצוניים[עריכת קוד מקור | עריכה]

ויקישיתוף מדיה וקבצים בנושא NumPy בוויקישיתוף