Numpy adalah sebuah package yang bekerja pada bahasa pemograman python. Numpy merupakan kependekan dari Numerical Python. Seperti pada namanya numpy biasa digunakan untuk mengolah data numerik/saintifik. Data yang diolah dapat berupa multidimensional array. Show Pada awalnya Jim Hugunin mengembangkan Numeric, nenek moyang dari Numpy. Lalu pada tahun 2015, Travis Oliphant Mengembangkan Numpy, dengan memasukkan semua fitur dari pendahulunya, Numarray ke dalam sebuah package pengolahan numerik. Dengan menggunakan Numpy, seorang programmer dapat melakukan berbagai macam pengolahan numerik, diantaranya:
Pada umumnya penggunaan numpy disatukan dengan Scipy dan Matplotlib dan digunakan sebagai pengganti dari MatLab. Lisensi open source yang dimiliki oleh Numpy juga menjadi kelebihannya tersendiri. Untuk dapat menggunakan numpy pertama kita harus melakukan instalasi terlebih dahulu. Jalankan pada terminal kode berikut ini.
Setelah itu kita bisa memanggil numpy dengan menggunakan perintah import pada file python yang kita inginkan.
ArrayObject paling penting yang selalu digunakan dalam operasi menggunakan numpy adalah array. Seperti list pada python, array merupakan sebuah vraiabel yang memiliki lebih dari satu anggota. Pada numpy array ini dapat berbentuk lebih dari satu dimensi atau sering disebut dengan N-dimensional array (ndarray). Pada array ini kita dapat melakukan operasi vektor atau matriks yang biasanya kita lakukan pada sebuah persamaan matematika. Pembuatan ndarray paling dasar adalah dengan menggunakan metode numpy.array()
hasilnya
Hasilnya
Ada beberapa parameter yang bisa digunakan pada metode ini, dtype : tipe array yang diinginkan ndmin: minimum dimensi yang diinginkan.
Hasilnya
Ada beberapa tipe data yang didukung oleh numpy diantaranya adalah : Bool Int float_ float64 Numpy juga mendukung beberapa tipe data lain yang tidak didukung secara langsung oleh python, seperti bilangan kompleks dan intc. Selain array object, numpy juga memiliki data type object. Biasa digunakan untuk menginisasi tipe data dari suatu array. Syntax yang digunakan
Hasilnya 0Conntoh penggunaannya diperlihatkan pada kode dibawah. Pertama kita akan coba menginisasi objek tipe data. 1Hasilnya 2Sekarang mari kita masukkan pada array yang kita miliki 3Hasilnya 4Sekarang kita dapat langsung melakukan akses ke key ‘age’ 5Hasilnya [10 20 30] Setiap objek array juga memiliki atribut yang dapat kita gunakan untuk mengetahui dan mengubah karakteristik suatu objek array. Ndarray.shape digunakan untuk mengetahui bentuk dari array yang kita miliki 6Hasilnya 7Selain itu, shape juga digunakan untuk mengubah dimensi dari array itu sendiri. 8Hasilnya 9Untuk mengubah selain dengan shape juga bisa dengan menggunakan reshape. 0Hasilnya 1Membuat ArraySelain menggunakan numpy.array() kita juga dapat menggunakan berbagai macam metode untuk membuat array tergantung pada nilai inisiasi array tersebut. Numpy.empty() – digunakan untuk membuat array dengan bentuk tertentu dan isi bebas. Numpy.zeros() – digunakan untuk membuat array dengan anggota bernilai 0 Numpy.ones() – digunakan untuk membuat array dengan anggota bernilai 1 Numpy.arange() – digunakan untuk membuat array dari range numerik. Numpy.linspace – digunakan untuk membuat array dengan nilai merupakan pembagian rata antara nilai awal dan akhir. 2Hasilnya 3 4Hasilnya 5Indexing & SlicingUntuk melakukan akses terhadap array dapat kita lakukan dengan menggunakan indexing dan slicing karena array merupakan suatu objek yang mengikuti aturan zero based index. Aturan slicing pada array mengikuti aturan slicing pada list. Pertama mari kita siapkan objek array yang akan kita gunakan, 6Untuk mengakses anggota kita dapat menggunakan nilai indexnya. 7Hasilnya 8Untuk melakukan slicing kita dapat menggunakan metode slice(), Atau kita dapat melakukan slicing langsung dengan menggunakan tanda titik dua. 9Hasilnya 0Untuk mengakses data kolom kita dapat menggunakan ellipsis, 1Hasilnya 2BroadcastingBroadcasting adalah kemampuan numpy untuk memproses dua array yang berbeda bentuk dalam proses aritmatika. Proses artimatika biasanya dilakukan dengan korespondensi satu-satu dari setiap anggotanya. Untuk array dengan bentuk yang sama ini dapat dilakukan dengan mudah. 3Hasilnya 4Contoh dari broadcasting diperlihatkan di bawah ini 5Hasilnya 6Iterating over ArrayAkses bisa dilakukan secara sekaligus dengan menggunakan iterasi terhadap objek numpy yang dimiliki. Untuk hal tersebut kita dapat menggunakan metode nditer(). 7Hasilnya 8Kita juga dapat melakukan iterasi pada dua array yang dilakukan boardcast. Ini dapat membuat pengertian kita tentang broadcast lebih baik. 9Hasilnya 0Operasi MatematikaNumpy memiliki kelebihan untuk memproses operasi matematika. Contoh jenis operasi matematika yang bisa kita lakukan menggunakan numpy adalah trigonometri dan pembulatan. Pada trigonometri nilai yang digunakan adalah pi radian, maka dari itu pastikan sudut yang kita masukkan dikalikan pi dan dibagi 180. 1Hasilnya 2Pada pembulatan dilakukan dengan menggunakan tiga metode, numpy.around(), numpy.floor(), dan numpy.ceil(). Numpy.around() – digunakan untuk membulatkan dengan presisi berapa decimal di belakang koma, aturan yang diterapkan adalah yang kita tahu dengan nilai batas 5 Numpy.floor – digunakan saat kita ingin melakukan pembulatan ke bawah. Numpy.ceil dilakukan saat kita ingin melakukan pembulatan ke atas. 3Hasilnya 4Operasi AritmatikaPada operasi aritmatika salah satu yang bisa kita lakukan dengan numpy adalah aritmatika dasar dan pemangkatan. 5Hasilnya 6Untuk pemangkatan dilakukan dengan metode power() 7Hasilnya 8Operasi StatistikaPada operasi statistika kita bisa mencari nilai maksimum dan minimum dengan menggunakan metode amin() dan amax() NP Linspace untuk apa?Linspace digunakan untuk membuat satu set angka dengna spasi merata dalam interval yang ditentukan. Parameter yang diperlukan dalam linspace adalah start (nilai awal dari urutan), dan end (nilai akhir urutan kecuali titik akhir diataur ke false).
Apa itu Panda dan NumPy?Pandas adalah paket Python open source yang paling sering dipakai untuk menganalisis data serta membangun sebuah machine learning. Pandas dibuat berdasarkan satu package lain bernama Numpy, yang mendukung arrays multi dimensi.
Apa itu append pada python?Append. Salah satu fitur dalam array python yang cukup sering digunakan adalah fungsi append. Fungsi append ini berguna untuk menambahkan nilai array pada urutan terakhir. Fungsi ini sedikit berbeda dengan fungsi insert, dimana fungsi insert bisa menambahkan nilai array pada posisi tertentu.
Library python apa saja?5 Rekomendasi Library Python yang Paling Populer Digunakan. Pandas.. NumPy.. TensorFlow.. SciPy.. 4.SciKit- Learn.. Plotly.. |