|
NumPy
NumPy (dieja /ˈnʌmpaɪ/, atau /ˈnʌmpi/[3][4]) adalah sebuah pustaka untuk bahasa pemrograman Python, NumPy memberikan dukungan untuk himpunan dan matriks multidimensi yang besar, dan dilengkapi koleksi sejumlah besar fungsi matematika tingkat tinggi untuk beroperasi pada himpunan ini.[5] Proyek pendahulu NumPy, Numeric, awalnya dibuat oleh Jim Hugunin dengan kontribusi dari beberapa pengembang lain pada tahun 1995. Pada tahun 2005, Travis Oliphant menciptakan NumPy dengan memasukkan fitur Numarray ke dalam Numeric, serta melakukan modifikasi besar-besaran. NumPy adalah perangkat lunak sumber terbuka dan memiliki banyak kontributor. Contoh program
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x
array([1, 2, 3])
>>> y = np.arange(10) # seperti fungsi Python list(range(10)), tetapi menghasilkan array
>>> y
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> a = np.array([1, 2, 3, 6])
>>> b = np.linspace(0, 2, 4) # buat array dengan empat titik dengan jarak yang sama dimulai dengan 0 dan diakhiri dengan 2.
>>> c = a - b
>>> c
array([ 1. , 1.33333333, 1.66666667, 4. ])
>>> a**2
array([ 1, 4, 9, 36])
>>> a = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
>>> b = np.sin(a)
>>> c = np.cos(a)
>>> 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) # menyelesaikan persamaan ax = b
array([-4.83050847, 2.13559322, 1.18644068])
>>> c = rand(3, 3) * 20 # buat matriks nilai acak 3x3 dalam [0,1] dengan skala 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]])
>>> M = np.zeros(shape=(2, 3, 5, 7, 11))
>>> T = np.transpose(M, (4, 2, 1, 3, 0))
>>> T.shape
(11, 5, 3, 7, 2)
>>> import numpy as np
>>> import cv2
>>> r = np.reshape(np.arange(256*256)%256,(256,256)) # array 256x256 piksel dengan gradien horizontalfrom 0 to 255 for the red color channel
>>> g = np.zeros_like(r) # array dengan ukuran dan tipe yang sama dengan r tetapi diisi dengan 0 untuk kanal warna hijau
>>> b = r.T # transposed r will give a vertical gradient for the blue color channel
>>> cv2.imwrite('gradients.png', np.dstack([b,g,r])) # Gambar OpenCV ditafsirkan sebagai BGR, array tumpuk kedalaman akan ditulis ke file PNG RGB 8bit yang dinamai 'gradients.png'
True
>>> # # # Pure iterative Python # # #
>>> points = [[9,2,8],[4,7,2],[3,4,4],[5,6,9],[5,0,7],[8,2,7],[0,3,2],[7,3,0],[6,1,1],[2,9,6]]
>>> qPoint = [4,5,3]
>>> minIdx = -1
>>> minDist = -1
>>> for idx, point in enumerate(points): # iterate over all points
... dist = sum([(dp-dq)**2 for dp,dq in zip(point,qPoint)])**0.5 # compute the euclidean distance for each point to q
... if dist < minDist or minDist < 0: # if necessary, update minimum distance and index of the corresponding point
... minDist = dist
... minIdx = idx
>>> print('Nearest point to q: {0}'.format(points[minIdx]))
Nearest point to q: [3, 4, 4]
>>> # # # Equivalent NumPy vectorization # # #
>>> import numpy as np
>>> points = np.array([[9,2,8],[4,7,2],[3,4,4],[5,6,9],[5,0,7],[8,2,7],[0,3,2],[7,3,0],[6,1,1],[2,9,6]])
>>> qPoint = np.array([4,5,3])
>>> minIdx = np.argmin(np.linalg.norm(points-qPoint,axis=1)) # compute all euclidean distances at once and return the index of the smallest one
>>> print('Nearest point to q: {0}'.format(points[minIdx]))
Nearest point to q: [3 4 4]
Referensi
Bacaan lanjutan
Pranala luar
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Index:
pl ar de en es fr it arz nl ja pt ceb sv uk vi war zh ru af ast az bg zh-min-nan bn be ca cs cy da et el eo eu fa gl ko hi hr id he ka la lv lt hu mk ms min no nn ce uz kk ro simple sk sl sr sh fi ta tt th tg azb tr ur zh-yue hy my ace als am an hyw ban bjn map-bms ba be-tarask bcl bpy bar bs br cv nv eml hif fo fy ga gd gu hak ha hsb io ig ilo ia ie os is jv kn ht ku ckb ky mrj lb lij li lmo mai mg ml zh-classical mr xmf mzn cdo mn nap new ne frr oc mhr or as pa pnb ps pms nds crh qu sa sah sco sq scn si sd szl su sw tl shn te bug vec vo wa wuu yi yo diq bat-smg zu lad kbd ang smn ab roa-rup frp arc gn av ay bh bi bo bxr cbk-zam co za dag ary se pdc dv dsb myv ext fur gv gag inh ki glk gan guw xal haw rw kbp pam csb kw km kv koi kg gom ks gcr lo lbe ltg lez nia ln jbo lg mt mi tw mwl mdf mnw nqo fj nah na nds-nl nrm nov om pi pag pap pfl pcd krc kaa ksh rm rue sm sat sc trv stq nso sn cu so srn kab roa-tara tet tpi to chr tum tk tyv udm ug vep fiu-vro vls wo xh zea ty ak bm ch ny ee ff got iu ik kl mad cr pih ami pwn pnt dz rmy rn sg st tn ss ti din chy ts kcg ve
Portal di Ensiklopedia Dunia
