Tìm hiểu thư viện Numpy trong Python đầy đủ, dễ hiểu nhất

NumPy trong Python là một trong những thư viện hỗ trợ tính toán được nhiều người tin dùng nhờ khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ. Để sử dụng công cụ hiệu quả, trước hết bạn cần nắm được cách tải, cài thư viện NumPy trong Python. Bài viết sau sẽ cùng bạn tìm hiểu về cách tải, các thao tác cũng như ứng dụng của thư viện này hiện nay, bạn hãy theo dõi nhé.

Thư viện NumPy trong Python là gì?

NumPy (tên đầy đủ: Numerical Python) là một trong các thư viện cực kỳ phổ biến trong cộng đồng Python. Đặc biệt là ứng dụng trong những lĩnh vực như tính toán, khoa học dữ liệu và máy tính,... Tính năng nổi bật của NumPy trong Python đó là khả năng xử lý mảng số rất lớn và thực hiện các phép toán nhanh chóng, hiệu quả. Chúng không chỉ dừng lại ở các số nguyên, số thực, mà còn có thể thao tác với các mảng phức tạp đa chiều.

Cách cài đặt thư viện NumPy trong Python

Cả khái niệm và cách tải thư viện NumPy trong Python vẫn còn khá mới mẻ với nhiều người dùng. Nếu bạn cũng loay hoay chưa nắm được cách cài đặt thư viện này như thế nào thì hãy làm theo các bước sau nhé.

Bước 1: Truy cập python.org/downloads/ và nhấn tải phiên bản Python mới nhất.

Bước 2: Nhấn vào tệp Python vừa tải xuống, tiếp theo chọn “Add python.exe to PATH” rồi chọn “Install Now”.

Bước 3: Sau khi cài đặt kết thúc, bạn mở CMD, gõ “pip show numpy” để kiểm tra việc cài NumPy trong Python đã được hay chưa. 

Để có thể thao tác mượt mà và khám phá nhiều tính năng thú vị của NumPy trong giáo dục và cuộc sống, bạn hãy trang bị một chiếc máy tính chất lượng, cấu hình khỏe. Dưới đây là những tìm kiếm máy tính được ưa chuộng tại CellphoneS, chinh phục khách hàng bởi giao diện, cấu hình đẹp, phần mềm tương thích bạn hãy tham khảo nhé!

[Product_Listing categoryid="380" propertyid="" customlink="https://cellphones.com.vn/laptop.html" title="Danh sách Laptop đang được quan tâm nhiều tại CellphoneS"]

Các loại dữ liệu trong NumPy

Nếu bạn muốn tìm hiểu thư viện NumPy trong Python có thể xử lý những loại dữ liệu nào thì đừng bỏ những thông tin sau đây.

• Số nguyên: Gồm số nguyên có dấu với độ dài khác nhau (int8, int16, int32, int64) và số nguyên không dấu (uint8, uint16, uint32, uint64).
• Số thực: Float16, float32, float64 tương ứng lần lượt với số thực 16-bit, 32-bit và 64-bit.
• Số phức: Complex64 và complex128 (số phức có phần thực và ảo là float32 và float64).
• Chuỗi và văn bản: String_ hoặc S (tương ứng chuỗi ký tự ASCII); unicode_ hoặc U (chuỗi ký tự Unicode).
• Ngày giờ và thời lượng: datetime64 và timedelta64 (khoảng thời gian).
• Kiểu boolean: Bool_ với hai giá trị True hoặc False.
• Kiểu đối tượng: Object_ dùng cho các đối tượng Python tổng quát.

Các thao tác với NumPy trong Python

Việc tìm hiểu các thao tác với NumPy trong Python là bước tiếp theo để bạn có thể khai thác hết tiềm năng của thư viện này. Từ việc khai báo, khởi tạo mảng đến các thao tác với mảng sẽ được Sforum chia sẻ chi tiết ngay sau đây.

Khai báo thư viện

Trước khi dùng NumPy trong Python, bạn cần khai báo thư viện, cách thực hiện nhanh như sau:

• Bước 1: Bạn mở Terminal (trong macOS/Linux) hay Command Prompt (trong Windows).
• Bước 2: Bạn gõ “python” rồi nhấn enter.
• Bước 3: Tiếp tục gõ “import numpy as np” và nhấn enter để khai báo NumPy.

Trong đó:

• import NumPy: gọi toàn bộ thư viện NumPy.
• as np: tạo một bí danh (alias) np, giúp bạn viết code dễ và nhanh hơn.

Khởi tạo mảng

Trong NumPy, bạn có thể khởi tạo đối tượng cơ bản mảng (array) bằng cách sử dụng hàm np.array(.....). Phổ biến nhất là khởi tạo mảng từ danh sách và các hàm có sẵn. 

Cú pháp khởi tạo mảng từ danh sách:

Ví dụ: np.array([(1.5, 2, 3), (4, 5, 6)])

Cú pháp khởi tạo mảng với các hàm:

• np.zeros(shape): khởi tạo mảng toàn số 0, ví dụ: np.zeros((2, 3)) → [[0. 0. 0.], [0. 0. 0.]]
• np.ones(shape): khởi tạo mảng toàn số 1, ví dụ: np.ones((2, 2)) → [[1. 1.], [1. 1.]]
• np.full(shape, val): khởi tạo mảng toàn giá trị xác định, ví dụ: np.full((2, 2), 5) → [[5 5], [5 5]]
• np.eye(n): khởi tạo mảng ma trận đơn vị nxn, ví dụ: np.eye(3)

Thao tác với mảng

Sau khi thực hiện cách tải, cài đặt thư viện NumPy trong Python, bạn có thể thử thao với mảng như thêm phần tử, xóa, sắp xếp, lọc dữ liệu,... Cụ thể về những thao tác này với mảng trong NumPy bạn có thể tham khảo.

• Thêm phần tử vào mảng: arr = np.append(....). Ví dụ: arr = np.append(arr, 6) -> thêm 6 vào cuối mảng.
• Xóa phần tử trong mảng: arr = np.delete(...). Ví dụ: arr = np.delete(arr, 2) -> phần tử tại chỉ mục 2 sẽ bị xóa bỏ.
• Tìm kiếm phần tử trong mảng: indices = np.where(...). Ví dụ indices = np.where(arr == 18) -> Tìm phần tử có giá trị là 18.
• Sắp xếp mảng: arr_sorted = np.sort(arr) -> sắp xếp mảng theo thứ tự lớn dần.
• Lọc mảng theo điều kiện: filtered_arr = arr[arr > n] -> Lọc các phần tử lớn hơn n.

Đừng quên gõ “print(....)” và enter để hiển thị kết quả NumPy trả lại sau cùng.

Ứng dụng nâng cao của NumPy

Việc cài NumPy trong Python mang lại nhiều ứng dụng tính toán giá trị, đặc biệt là các ứng dụng nâng cao của thư viện.

• NumPy cho phép thao tác trên các mảng dữ liệu hàng triệu phần tử với hiệu suất cao. Nhờ vào việc sở hữu các phép toán vector hóa và tránh vòng lặp.
• Một số trang tính sử dụng NumPy làm nền tảng để xử lý ma trận, tensor hay thuật toán học máy.
• NumPy cũng được ứng dụng trong các lĩnh vực tài chính, vậy lý,... để mô phỏng hiện tượng, mô hình hóa xác suất, thống kê.
• Với khả năng xử lý dữ liệu đa chiều, NumPy trong Python còn hỗ trợ lọc tín hiệu, phân tích tần số âm thanh hay xử lý hình ảnh.

So sánh NumPy với các công cụ khác

Bảng so sánh NumPy với một số công cụ xử lý dữ liệu khác trong Python sau sẽ giúp bạn lựa chọn sử dụng phù hợp.

Tiêu chí	NumPy	Pandas	TensorFlow/PyTorch
Hiệu suất	Mạnh mẽ (nhờ C-implementation)	Tốt (dựa trên NumPy)	Mạnh mẽ (tối ưu cho GPU/TPU)
Hỗ trợ mảng đa chiều	Tốt (ndarray)	Hạn chế (DataFrame = 2D)	Mạnh (Tensor n-D)
Tốc độ xử lý mảng lớn	Rất nhanh	Nhanh (trên 2D dữ liệu)	Rất nhanh
Tính năng thống kê	Cơ bản (mean, std, var)	Mạnh mẽ (dạng bảng phong phú)	Có nhưng thiên về ML
Ứng dụng chính	Tính toán ma trận, mô phỏng số học	Xử lý dữ liệu dạng bảng (CSV, Excel)	Machine Learning, Deep Learning
Sử dụng	Trung bình (cần kiến thức mảng)	Dễ học, cú pháp rõ ràng	Khó hơn, cần kiến thức nền tảng AI và toán cao cấp

Thư viện NumPy là công cụ xử lý các loại dữ liệu số phức, số nguyên, số thực một cách mạnh mẽ trong Python cơ bản. Việc nắm rõ cách tải, cài đặt thư viện NumPy trong Python, cũng như hiểu được các thao tác cơ bản sẽ giúp bạn đạt được hiệu suất làm việc. Hy vọng qua những chia sẻ trên của Sforum, bạn đã có nền tảng vững chắc để khai thác sức mạnh của NumPy trong các dự án của mình.

Xem thêm bài viết trong chuyên mục: Ứng dụng/phần mềm