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Wissenschaftliche Programmierung mit Python - für Meteorologie und Atmosphärenforschung Martin G. Schultz Teil 3: Numpy.

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Präsentation zum Thema: "Wissenschaftliche Programmierung mit Python - für Meteorologie und Atmosphärenforschung Martin G. Schultz Teil 3: Numpy."—  Präsentation transkript:

1 Wissenschaftliche Programmierung mit Python - für Meteorologie und Atmosphärenforschung Martin G. Schultz Teil 3: Numpy

2 Das numpy Modul (from numpy users guide) Numpy is the fundamental package for scientific computing in Python. It is a Python library that provides a multidimensional array object, various derived objects (such as masked arrays and matrices), and an assortment of routines for fast operations on arrays, including mathematical, logical, shape manipulation, sorting, selecting, I/O, discrete Fourier transforms, basic linear algebra, basic statistical operations, random simulation and much more.

3 Zeitmessung in Python Einfachste Version: Mit dem timeit Modul: Profiling: cProfile (oder profile) module; siehe

4 Numpy Effizienz Demo s s s s Beachte außerdem die einfache Syntax!

5 Numpy arrays 5 feste Länge alle Elemente vom gleichen Typ (können aber auch Python Objekte sein) können mehrdimensional sein abgeleitete Typen sind Matrizen, masked arrrays und record arrays viele wissenschaftliche Pakete erzeugen oder arbeiten mit numpy arrays Erzeugung von numpy arrays: ACHTUNG: kann zu falschen Ergebnissen führen (Rundungsfehler)! Mehr Infos:

6 Eigenschaften von numpy arrays aus Vorlesung M. Buchholz, TU München Array Manipulation: a.reshape() : verändert Form; Zahl der Werte bleibt gleich a.resize(): verändert Zahl der Werte (und Form) a.transpose(): transponiert array a.flatten(): wandelt array in einen 1-D Vektor um [es gibt noch weitere…]

7 Numpy dtypes numpy.dtype ist (natürlich) ein Objekt und kann auf verschiedene Weisen spezifizert werden… array.dtype gibt den Datentyp zurück. np.uint32(array) wandelt ein array in einen anderen Datentyp (hier uint32) um. Character code ?ihilqHILQdfgFDG?ihilqHILQdfgFDG

8 Numpy indexing Single-element indexing: (wie bei normalen Python Listen) -array[5] : beginnt bei 0, negative Zahlen=Index ab Ende -ist array mehr-dimensional, wird ein sub-array extrahiert Multi-dimensional indexing: -array[2, 3] : äquivalent zu array[2][3], aber effizienter Slicing und strides: -array[1:7:2] : wie bei Listen etc. -array[1:7:2,2:3] : auch mehr-dimensional möglich Es können auch (Index)arrays oder Listen zum Indizieren verwendet werden, sowie boolean arrays der gleichen Form (shape) Mehr: Siehe numpy Users guide bzw. Numpy benutzt C-style indexing: die letzte Dimension variiert am schnellsten.

9 Beispiel: Filtern durch Indizierung

10 Beispiel: Schleifenzugriff auf arrays

11 Broadcasting Numpy arrays können mit Skalaren oder arrays anderer Dimensionalität verknüpft werden, sofern sie kompatibel sind. Das nennt man broadcast. Beispiel: Produziert einen Fehler, weil ein 2x2 Array nicht eindeutig mit einem 5x4 Array verknüpft werden kann.

12 Weitere Numpy Funktionalität if interested: Noch viel mehr statistische und andere mathematische Funktionen werden durch das SciPy Paket zur Verfügung gestellt. if interested: Noch viel mehr statistische und andere mathematische Funktionen werden durch das SciPy Paket zur Verfügung gestellt.

13 aus Vorlesung M. Buchholz, TU München

14 Numpy array Schmankerl 14 siehe: undhttp://www.python-kurs.eu/numpy.php Zeichensparende Methode, um Arrays mit Sequenzen zu erzeugen: a = np.r_[-5.:5.:21j] Zahl der Elemente als komplexer Stride erzeugt: [-5.,-4.5,-4.,…,4.5,5.] wie np.linspace(-5.,5.,21) np.arange(-5.,5.,0.5) hört bei +4.5 auf Kann auch bei mehrdimensionalen Arrays verwendet werden, z.B. durch X, Y = np.mgrid[0:360:37j, -10:10:21j] äquivalent zu np.index(…)

15 15 Aufgaben 1.Erzeuge ein numpy float array mit Quadratzahlen von 1**2 bis 10**2 2.Berechne die Summe, den Mittelwert und den Median des soeben erzeugten arrays (benutze die numpy Funktionen sum(), mean(), und median() 3.Erzeuge ein zweites array der gleichen Größe und kopiere a)die ersten vier Elemente des Quadratzahl-Arrays hinein b)alle geraden Quadratzahlen hinein c)alle Quadratzahlen > 22 hinein (dazu muss das neue Feld zwischendurch wieder auf Null gesetzt werden


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