Datenanalyse mit Python: Numpy zum Ausprobieren
Numpy ist eines der mächtigsten Python-Werkzeuge für die Datenanalyse. Die theoretischen Grundlagen haben wir bereits im ersten Teil unserer Numpy-Minireihe erklärt (g+) . Wir haben die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten vorgestellt und die wesentlichen Eigenschaften von Numpy-Arrays wie Achsen und Datentypen besprochen.
In Teil 2 bauen wir darauf auf und zeigen, wie Arrays erstellt, initialisiert, kopiert und sortiert werden. Darüber hinaus erläutern wir, wie mathematische Operationen und Aggregationen sowie Verfahren zum Suchen von eindeutigen Werten oder Duplikaten auf Arrays angewendet werden. All das wird mithilfe von Python-Programmbeispielen demonstriert, die so konzipiert sind, dass man sie einfach selbst ausprobieren kann.