Bài 12: NumPy trong Python
Mục tiêu bài học
Trong bài học này, chúng ta sẽ tìm hiểu về NumPy trong Python. NumPy là một thư viện dùng cho tính toán khoa học và có nhiều hàm hữu ích. Chúng ta sẽ đề cập đến mảng 1D, đặc biệt là mảng ND (n chiều). Sau đó, chúng ta sẽ tập trung vào các mảng 2D và sử dụng NumPy để xây dựng các mảng có nhiều chiều hơn. Cuối cùng, bạn sẽ biết cách sử dụng NumPy trong lập trình Python cho khoa học dữ liệu.
Giải thích NumPy trong Python.
Hiểu và biết cách sử dụng NumPy trong Python cho khoa học dữ liệu.
1. NumPy trong Python
NumPy (Numeric Python) là một thư viện toán học phổ biến và mạnh mẽ của Python. Nó giúp làm việc hiệu quả với ma trận và mảng, đặc biệt là dữ liệu ma trận và mảng lớn, với tốc độ xử lý nhanh hơn nhiều lần so với khi chỉ sử dụng “core Python” đơn thuần.
Hãy cùng tìm hiểu về thư viện này trong các video dưới đây.
2. Tài liệu đọc thêm
Các bạn có thể tìm hiểu kỹ hơn các thao tác cơ bản với ma trận trên NumPy ở bài đọc dưới đây:
Bài đọcNumPy – Deep AI KhanhBlog
Đối với các học viên có nền tảng tiếng Anh tốt và muốn tìm hiểu sâu hơn về NumPy, các bạn có thể tham khảo thêm phần tài liệu về NumPy trong cuốn sách Python Data Science Handbook của Jake VanderPlas ở các mục sau:
Lưu ý: Trong tài liệu đọc thêm có một số phần nâng cao và khó hiểu, các bạn không cần phải tìm hiểu hết mọi thứ ngay trong quá trình đọc. Sau này, khi sử dụng thư viện NumPy ở các bài lab và assignment, chúng ta có thể quay lại nguồn tài liệu này để tra cứu và tìm hiểu sâu hơn.
Thực hành: Lab 8 – NumPy trong Python
Hãy thực hành một số cú pháp NumPy cơ bản với mảng một chiều và hai chiều:
Thời gian dự kiến thực hành: 50 phút.
Tổng kết bài học
Sau bài này, bạn đã được học:
NumPy là một thư viện cho tính toán khoa học với nhiều hàm hữu ích.
One-dimensional NumPy: mảng NumPy 1D tương tự như một list.
Two-dimensional NumPy: chúng ta có thể tạo các mảng NumPy có nhiều hơn một chiều.
Quiz 12
10 câu hỏi. Chọn đáp án rồi bấm “Nộp bài” để xem kết quả.
