NumPy para Machine Learning e IA
NumPy (Numeric Python) é uma biblioteca de código aberto para computação científica em Python. Ele fornece suporte para criar, manipular e realizar operações com matrizes, vetores e tensores grandes e multidimensionais eficientemente.
NumPy é amplamente utilizado em vários campos, incluindo computação científica, ciência de dados e, obviamente, machine learning e inteligência artificial (IA). Portanto, para pessoas com interesses nessas áreas, aprender NumPy não é uma opção, mas uma necessidade. Consequentemente, já tratamos do NumPy em vários posts passados (aqui, aqui, e aqui). A partir deste post, iniciaremos uma série para abordar os conceitos principais do NumPy passo a passo.
Por que é importante saber NumPy para IA e machine learning?
Para desenvolvedores Python, NumPy é uma biblioteca fundamental para machine learning e IA. Várias razões justificam essa importância. O NumPy é otimizado para operações numéricas vetorizadas. Ele realiza cálculos em grandes conjuntos de dados muito mais rápido do que as listas padrão do Python. Essa eficiência é fundamental para treinar modelos complexos de machine learning como redes neurais. Os modelos de machine learning lidam geralmente com dados na forma de matrizes e vetores. A estrutura das matrizes NumPy é perfeitamente adequada para isso, permitindo manipulação e análise eficientes de dados. Além disso, os algoritmos de machine learning fazem uso extenso de álgebra linear. O NumPy fornece funções robustas para operações com matrizes, problemas de eigenvalue e outros cálculos de álgebra linear.
Principais Características
Os principais recursos e capacidades do NumPy incluem:
Arrays n-dimensional: o principal recurso do NumPy é o ndarray (matriz n-dimensional) que permite o armazenamento e a manipulação eficientes de grandes conjuntos de dados.
Operações matemáticas: o NumPy oferece uma ampla gama de funções matemáticas, geradores de números aleatórios, rotinas de álgebra linear, transformadas de Fourier e muito mais.
Broadcasting: recurso fundamental que permite realizar operações entre matrizes de diferentes formas, tornando os cálculos mais convenientes e eficientes.
Velocidade e eficiência: o núcleo do NumPy é feito em código C, o que permite que desenvolvedores aproveitem a flexibilidade do Python, mas com a velocidade de códigos compilados.
Integração com outras bibliotecas: o NumPy é totalmente integrado a muitas outras bibliotecas de computação científica em Python, como SciPy, Matplotlib e Scikit-learn.
Biblioteca de código aberto: o NumPy é distribuído sob uma licença BSD, e é desenvolvido e mantido publicamente no GitHub.
Suporte para vários tipos de hardware: o NumPy funciona bem com CPUs e GPUs .
Sintaxe amigável: a sintaxe de alto nível do NumPy o torna acessível para programadores de diversas formações e níveis de experiência.
Instalação e Alias
Para usar NumPy em códigos Python, ele pode ser instalado. Isso pode ser feito com pip ou por meio de outros gerenciadores Python como Anaconda. Para instalá-lo com pip, o comando é:
pip install numpy
Com conda, um dos comandos para instalação é:
conda install numpy
Em códigos Python, o NumPy é importado comumente com o alias np:
import numpy as np
Veja também:
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