பைத்தான் NumPy செயல்திறன்: உலகளாவிய தரவு அறிவியலுக்கான வெக்டரைசேஷன் உத்திகளை மாஸ்டர் செய்தல்

பைத்தானில் அறிவியல் கணினிக்கு NumPy ஒரு மூலக்கல்லாகும், இது அணிகள் மற்றும் மேட்ரிக்ஸ்கள் உடன் பணிபுரிய சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகிறது. இருப்பினும், NumPy இன் முழு திறனைப் பயன்படுத்துவதற்கு, வெக்டரைசேஷனைப் புரிந்துகொண்டு திறம்படப் பயன்படுத்துவது அவசியம். இந்த விரிவான வழிகாட்டி, உங்கள் NumPy குறியீட்டை மேம்படுத்த வெக்டரைசேஷன் உத்திகளை ஆராய்கிறது, இது உலகளாவிய தரவு அறிவியல் திட்டங்களில் எதிர்கொள்ளும் பெருகிய முறையில் வளர்ந்து வரும் தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளுவதற்கு முக்கியமானது.

வெக்டரைசேஷனைப் புரிந்துகொள்வது

வெக்டரைசேஷன் என்பது தனிப்பட்ட கூறுகளைக் கடந்து செல்வதற்குப் பதிலாக, ஒரே நேரத்தில் முழு அணிகளிலும் செயல்பாடுகளைச் செய்யும் செயல்முறையாகும். இந்த அணுகுமுறை NumPy க்குள் உகந்த C அமலாக்கங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இயக்க நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கிறது. இது பைத்தானின் விளக்க இயல்பினால் மோசமாக இருக்கும் பைத்தானின் வெளிப்படையான சுழல்களைத் தவிர்க்கிறது. தரவை புள்ளிக்கு புள்ளிக்கு செயலாக்குவதில் இருந்து தரவை மொத்தமாக செயலாக்குவதற்கு மாறுவது போல் நினைத்துக் கொள்ளுங்கள்.

பிராட்காஸ்டிங்கின் சக்தி

பிராட்காஸ்டிங் என்பது வெவ்வேறு வடிவங்களைக் கொண்ட அணிகளில் கணித செயல்பாடுகளைச் செய்ய NumPy ஐ அனுமதிக்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த பொறிமுறையாகும். சிறிய அணியை பெரிய அணியின் வடிவத்துடன் பொருந்துமாறு NumPy தானாகவே விரிவுபடுத்துகிறது, வெளிப்படையான மறுவடிவமைப்பு அல்லது சுழற்சி இல்லாமல் உறுப்பு வாரியாக செயல்பாடுகளை செயல்படுத்துகிறது. இது திறமையான வெக்டரைசேஷனுக்கு அவசியமானது.

எடுத்துக்காட்டு:

உலகெங்கிலும் உள்ள பல நகரங்களுக்கான சராசரி மாத வெப்பநிலையின் தரவுத்தொகுப்பு உங்களிடம் உள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம். வெப்பநிலையானது செல்சியஸ் அளவில் உள்ளது மற்றும் ஒரு NumPy அணியில் சேமிக்கப்படுகிறது:

            
import numpy as np

temperatures_celsius = np.array([25, 30, 15, 5, -5, 10]) # Example data

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த வெப்பநிலையை ஃபாரன்ஹீட்டாக மாற்ற விரும்புகிறீர்கள். சூத்திரம்: ஃபாரன்ஹீட் = (செல்சியஸ் * 9/5) + 32.

வெக்டரைசேஷன் மற்றும் பிராட்காஸ்டிங் பயன்படுத்தி, இந்த மாற்றத்தை ஒரு வரி குறியீட்டில் செய்யலாம்:

            
temperatures_fahrenheit = (temperatures_celsius * 9/5) + 32
print(temperatures_fahrenheit)

            

              
                Copy
              
            
          

இது `temperatures_celsius` அணியின் மூலம் சென்று ஒவ்வொரு உறுப்புக்கும் தனித்தனியாக சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்துவதை விட மிகவும் வேகமாக உள்ளது.

வெக்டரைசேஷன் நுட்பங்கள்

வெக்டரைசேஷன் மூலம் உங்கள் NumPy குறியீட்டின் செயல்திறனை அதிகரிக்க சில நுட்பங்கள் இங்கே:

1. யுனிவர்சல் செயல்பாடுகள் (UFuncs)

NumPy ஆனது அணிகளில் உறுப்பு வாரியாக செயல்பாடுகளைச் செய்யும் யுனிவர்சல் செயல்பாடுகளின் (UFuncs) பணக்கார தொகுப்பை வழங்குகிறது. இந்த செயல்பாடுகள் மிகவும் உகந்தவை மற்றும் வெளிப்படையான சுழல்களை விட முடிந்தவரை விரும்பத்தக்கவை. எடுத்துக்காட்டுகளில் `np.add()`, `np.subtract()`, `np.multiply()`, `np.divide()`, `np.sin()`, `np.cos()`, `np.exp()` மற்றும் பல அடங்கும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு அணியின் சைனைக் கணக்கிடுதல்

            
import numpy as np

angels_degrees = np.array([0, 30, 45, 60, 90])
angels_radians = np.radians(angels_degrees) # Convert to radians
sines = np.sin(angels_radians)

print(sines)

            

              
                Copy
              
            
          

`np.sin()` ஐப் பயன்படுத்துவது ஒவ்வொரு கோணத்தின் சைனையும் கணக்கிட ஒரு சுழற்சியை எழுதுவதை விட கணிசமாக வேகமாக உள்ளது.

2. பூலியன் குறியீட்டு முறை

பூலியன் குறியீட்டு முறை பூலியன் நிபந்தனையின் அடிப்படையில் ஒரு அணியில் இருந்து கூறுகளைத் தேர்ந்தெடுக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. இது தரவை வடிகட்டுவதற்கும் சுழல்கள் இல்லாமல் நிபந்தனை செயல்பாடுகளைச் செய்வதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த நுட்பமாகும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு வரம்பின் அடிப்படையில் தரவைத் தேர்ந்தெடுப்பது

பல்வேறு இடங்களில் இருந்து காற்றின் தர அளவீடுகளின் தரவுத்தொகுப்பு உங்களிடம் உள்ளது என்றும், மாசுபாடு நிலை ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பை மீறும் இடங்களைக் கண்டறிய விரும்புகிறீர்கள் என்றும் வைத்துக்கொள்வோம்.

            
import numpy as np

pollution_levels = np.array([10, 25, 5, 35, 15, 40]) # Example data
threshold = 30

# Find locations where pollution level exceeds the threshold
high_pollution_locations = pollution_levels > threshold

print(high_pollution_locations)

# Select the actual pollution levels at those locations
high_pollution_values = pollution_levels[high_pollution_locations]
print(high_pollution_values)

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த குறியீடு திறம்பட வரம்பை மீறும் மாசுபாடு அளவுகளை அடையாளம் கண்டு பிரித்தெடுக்கிறது.

3. அணி திரட்டல்

NumPy ஆனது `np.sum()`, `np.mean()`, `np.max()`, `np.min()`, `np.std()` மற்றும் `np.var()` போன்ற அணிகளில் திரட்டல்களைச் செய்வதற்கான செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. இந்த செயல்பாடுகள் முழு அணிகளிலும் செயல்படுகின்றன மற்றும் மிகவும் உகந்தவை.

எடுத்துக்காட்டு: சராசரி வெப்பநிலையைக் கணக்கிடுதல்

மாதாந்திர வெப்பநிலையின் எடுத்துக்காட்டுடன் தொடர்ந்தால், அனைத்து நகரங்களிலும் சராசரி வெப்பநிலையை கணக்கிடுவோம்:

            
import numpy as np

temperatures_celsius = np.array([25, 30, 15, 5, -5, 10]) # Example data
average_temperature = np.mean(temperatures_celsius)

print(average_temperature)

            

              
                Copy
              
            
          

முழு அணியின் சராசரியைக் கணக்கிடுவதற்கான ஒரு மிகச் சிறந்த வழி இது.

4. வெளிப்படையான சுழல்களைத் தவிர்த்தல்

முன்னர் குறிப்பிட்டது போல, வெளிப்படையான பைத்தான் சுழல்கள் பொதுவாக வெக்டரைஸ் செய்யப்பட்ட செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிடும்போது மெதுவாக இருக்கும். முடிந்தால் `for` சுழல்கள் அல்லது `while` சுழல்களைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும். அதற்கு பதிலாக, NumPy இன் உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகள் மற்றும் பிராட்காஸ்டிங் திறன்களைப் பயன்படுத்தவும்.

எடுத்துக்காட்டு: இதற்குப் பதிலாக (மெதுவாக):

            
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
squared_arr = np.array([0, 0, 0, 0, 0]) # Initialize

for i in range(len(arr)):
    squared_arr[i] = arr[i]**2

print(squared_arr)

            

              
                Copy
              
            
          

இதைச் செய்யுங்கள் (வேகமாக):

            
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
squared_arr = arr**2

print(squared_arr)

            

              
                Copy
              
            
          

இரண்டாவது எடுத்துக்காட்டு கணிசமாக வேகமாக உள்ளது, ஏனெனில் அது ஒரே நேரத்தில் அணியின் அனைத்து கூறுகளையும் சதுரமாக்க வெக்டரைசேஷனைப் பயன்படுத்துகிறது.

5. உள்ளக செயல்பாடுகள்

உள்ளக செயல்பாடுகள் ஒரு புதிய நகலை உருவாக்காமல் நேரடியாக அணியை மாற்றியமைக்கின்றன. இது நினைவகத்தை சேமிக்கவும், செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் முடியும், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது. NumPy ஆனது `+=`, `-=`, `*=`, மற்றும் `/=` போன்ற பல பொதுவான செயல்பாடுகளின் உள்ளக பதிப்புகளை வழங்குகிறது. இருப்பினும், உள்ளக செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தும் போது பக்க விளைவுகளை மனதில் கொள்ளுங்கள்.

எடுத்துக்காட்டு: அணியின் கூறுகளை உள்ளகமாக அதிகரிப்பது

            
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr += 1 # In-place addition

print(arr)

            

              
                Copy
              
            
          

இது அசல் `arr` அணியை நேரடியாக மாற்றியமைக்கிறது.

6. `np.where()` ஐப் பயன்படுத்துதல்

`np.where()` என்பது நிபந்தனைகளின் அடிப்படையில் புதிய அணிகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு பல்துறை செயல்பாடு ஆகும். இது ஒரு நிபந்தனை மற்றும் இரண்டு அணிகளை உள்ளீடாக எடுத்துக்கொள்கிறது. ஒரு உறுப்புக்கு நிபந்தனை உண்மையாக இருந்தால், முதல் அணியின் தொடர்புடைய உறுப்பு பயன்படுத்தப்படுகிறது; இல்லையெனில், இரண்டாவது அணியின் உறுப்பு பயன்படுத்தப்படுகிறது.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு நிபந்தனையின் அடிப்படையில் மதிப்புகளை மாற்றுதல்

உங்களிடம் சென்சார் அளவீடுகளைக் கொண்ட ஒரு தரவுத்தொகுப்பு உள்ளது என்றும், சில அளவீடுகள் பிழைகள் காரணமாக எதிர்மறையாக உள்ளன என்றும் வைத்துக்கொள்வோம். அனைத்து எதிர்மறை அளவீடுகளையும் பூஜ்ஜியமாக மாற்ற விரும்புகிறீர்கள்.

            
import numpy as np

sensor_readings = np.array([10, -5, 20, -2, 15]) # Example data

# Replace negative readings with 0
corrected_readings = np.where(sensor_readings < 0, 0, sensor_readings)

print(corrected_readings)

            

              
                Copy
              
            
          

இது அனைத்து எதிர்மறை மதிப்புகளையும் பூஜ்ஜியத்துடன் திறமையாக மாற்றுகிறது.

7. நினைவக தளவமைப்பு மற்றும் தொடர்ச்சி

NumPy அணிகள் நினைவகத்தில் சேமிக்கப்படும் விதம் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும். கூறுகள் தொடர்ச்சியான நினைவக இடங்களில் சேமிக்கப்படும் தொடர்ச்சியான அணிகள், பொதுவாக வேகமான அணுகுமுறைக்கு வழிவகுக்கும். ஒரு அணி தொடர்ச்சியானது என்பதை உறுதிப்படுத்த NumPy `np.ascontiguousarray()` போன்ற செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. செயல்பாடுகளைச் செய்யும்போது, NumPy C-பாணி தொடர்ச்சியை (row-major order) விரும்புகிறது, ஆனால் Fortran-பாணி தொடர்ச்சி (column-major order) சில சந்தர்ப்பங்களில் பயன்படுத்தப்படலாம்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு தொடர்ச்சியான அணிக்கு சரிபார்த்தல் மற்றும் மாற்றுதல்

            
import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print(arr.flags['C_CONTIGUOUS'])

arr_transposed = arr.T # Transpose the array

print(arr_transposed.flags['C_CONTIGUOUS'])

arr_contiguous = np.ascontiguousarray(arr_transposed)
print(arr_contiguous.flags['C_CONTIGUOUS'])

            

              
                Copy
              
            
          

ஒரு அணியை மாற்றுவது பெரும்பாலும் தொடர்ச்சியற்ற ஒரு அணியின் விளைவாக இருக்கும். `np.ascontiguousarray()` ஐப் பயன்படுத்துவது இதைத் தீர்க்கிறது.

சுயவிவரம் மற்றும் பெஞ்ச்மார்க்கிங்

உங்கள் குறியீட்டை மேம்படுத்துவதற்கு முன், செயல்திறன் தடைகளை அடையாளம் காண்பது அவசியம். சுயவிவர கருவிகள் உங்கள் குறியீட்டின் அதிக நேரத்தை எடுத்துக்கொள்ளும் பகுதிகளைச் சுட்டிக்காட்ட உதவுகின்றன. பெஞ்ச்மார்க்கிங் வெவ்வேறு செயலாக்கங்களின் செயல்திறனை ஒப்பிட உங்களை அனுமதிக்கிறது.

Jupyter Notebook இல் `%timeit` ஐப் பயன்படுத்துதல்

Jupyter Notebook ஆனது ஒரு வரி குறியீட்டின் இயக்க நேரத்தை அளவிடுவதற்கான `%timeit` மேஜிக் கட்டளையை வழங்குகிறது. வெவ்வேறு வெக்டரைசேஷன் உத்திகளின் செயல்திறனை ஒப்பிடுவதற்கான விரைவான மற்றும் எளிதான வழி இது.

எடுத்துக்காட்டு: லூப் மற்றும் வெக்டரைஸ் செய்யப்பட்ட கூட்டலை ஒப்பிடுதல்

            
import numpy as np

arr = np.random.rand(1000000)

# Loop-based addition
def loop_addition(arr):
    result = np.zeros_like(arr)
    for i in range(len(arr)):
        result[i] = arr[i] + 1
    return result

# Vectorized addition
def vectorized_addition(arr):
    return arr + 1

# Benchmarking using %timeit
# %timeit loop_addition(arr)
# %timeit vectorized_addition(arr)

            

              
                Copy
              
            
          

உங்கள் Jupyter Notebook இல் இந்த `%timeit` கட்டளைகளை இயக்கவும். வெக்டரைஸ் செய்யப்பட்ட அணுகுமுறையின் செயல்திறன் நன்மையை நீங்கள் தெளிவாகக் காண்பீர்கள்.

`cProfile` ஐப் பயன்படுத்துதல்

`cProfile` தொகுதியானது ஒவ்வொரு செயல் அழைப்பிலும் செலவிடப்படும் நேரம் உட்பட, மிகவும் விரிவான சுயவிவரத் தகவலை வழங்குகிறது.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு செயல்பாட்டை சுயவிவரப்படுத்துதல்

            
import cProfile
import numpy as np

def my_function():
    arr = np.random.rand(1000000)
    result = np.sin(arr) # A sample operation
    return result

# Profile the function
cProfile.run('my_function()')

            

              
                Copy
              
            
          

இது `my_function()` க்குள் உள்ள ஒவ்வொரு செயல்பாட்டிலும் செலவிடப்பட்ட நேரத்தைக் காட்டும் விரிவான அறிக்கையை வெளியிடும். இது தேர்வுமுறைக்கான பகுதிகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது.

உண்மையான உலக எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் உலகளாவிய கருத்தாய்வுகள்

வெக்டரைசேஷன் பல்வேறு தரவு அறிவியல் பயன்பாடுகளில் இன்றியமையாதது, அவற்றுள்:

• பட செயலாக்கம்: வடிப்பான்கள், விளிம்பு கண்டறிதல் மற்றும் பட மேம்பாடு போன்ற பணிகளுக்காக முழுப் படங்களிலும் (NumPy அணிகளாகப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தப்படுகிறது) செயல்பாடுகளைச் செய்தல். உதாரணமாக, ஐரோப்பிய விண்வெளி ஏஜென்சியின் சென்டினல் பயணங்களிலிருந்து செயற்கைக்கோள் படங்களுக்கு கூர்மைப்படுத்தும் வடிப்பானைப் பயன்படுத்துதல்.
• இயந்திர கற்றல்: வேகமான பயிற்சி மற்றும் கணிப்புக்காக வெக்டரைஸ் செய்யப்பட்ட செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளை செயல்படுத்துதல். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து உலகளாவிய மின் வர்த்தக தளத்தில் இருந்து வாடிக்கையாளர் பரிவர்த்தனைகளைப் பயன்படுத்தி நேரியல் பின்னடைவு மாதிரிக்கான சரிவு இறக்கத்தைப் புதுப்பிப்பதைக் கணக்கிடுதல்.
• நிதி மாதிரி: பங்கு விலைகள் அல்லது விருப்ப விலைகள் போன்ற பெரிய நிதி தரவுத்தொகுப்புகளில் உருவகப்படுத்துதல் மற்றும் கணக்கீடுகளைச் செய்தல். நடுவர் வாய்ப்புகளை அடையாளம் காண பல்வேறு பரிமாற்றங்களில் இருந்து பங்கு சந்தை தரவை (எ.கா., NYSE, LSE, TSE) பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• அறிவியல் உருவகப்படுத்துதல்: வானிலை முன்னறிவிப்பு அல்லது திரவ இயக்கவியல் போன்ற இயற்பியல் அமைப்புகளின் உருவகப்படுத்துதல்களை இயக்குதல். உலகளாவிய காலநிலை மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி காலநிலை மாற்ற சூழ்நிலைகளை உருவகப்படுத்துதல்.

உலகளாவிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது, ​​கீழ்க்கண்டவற்றைக் கவனியுங்கள்:

• தரவு வடிவங்கள்: வெவ்வேறு பகுதிகளில் பயன்படுத்தப்படும் வெவ்வேறு தரவு வடிவங்களைப் பற்றி அறிந்திருங்கள். வெவ்வேறு கோப்பு குறியீடுகள் மற்றும் தேதி வடிவங்களைக் கையாள `pandas` போன்ற நூலகங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• நேர மண்டலங்கள்: நேரத் தொடர் தரவை பகுப்பாய்வு செய்யும் போது வெவ்வேறு நேர மண்டலங்களைக் கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளுங்கள். நேர மண்டலங்களுக்கு இடையில் மாற்ற `pytz` போன்ற நூலகங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• நாணயங்கள்: நிதித் தரவுடன் பணிபுரியும் போது வெவ்வேறு நாணயங்களைக் கையாளவும். நாணயங்களுக்கு இடையில் மாற்ற APIகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• கலாச்சார வேறுபாடுகள்: தரவை விளக்கும்போது கலாச்சார வேறுபாடுகளை மனதில் கொள்ளுங்கள். எடுத்துக்காட்டாக, வெவ்வேறு கலாச்சாரங்கள் ஆபத்தைப் பற்றிய வித்தியாசமான கருத்துக்களைக் கொண்டிருக்கலாம் அல்லது தயாரிப்புகள் மற்றும் சேவைகளுக்கான வெவ்வேறு விருப்பங்களைக் கொண்டிருக்கலாம்.

மேம்பட்ட வெக்டரைசேஷன் நுட்பங்கள்

NumPy இன் `einsum` செயல்பாடு

`np.einsum` (ஐன்ஸ்டீன் கூடுதல்) என்பது பொதுவான அணி செயல்பாடுகள், மேட்ரிக்ஸ் பெருக்கல், தடமறிதல், அச்சுகளுடன் கூடிய தொகை மற்றும் பலவற்றை வெளிப்படுத்த ஒரு சுருக்கமான வழியை வழங்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த செயல்பாடு ஆகும். இது ஒரு செங்குத்தான கற்றல் வளைவைக் கொண்டிருந்தாலும், `einsum` ஐ மாஸ்டர் செய்வது சிக்கலான செயல்பாடுகளுக்கு குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் மேம்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

எடுத்துக்காட்டு: `einsum` ஐப் பயன்படுத்தி மேட்ரிக்ஸ் பெருக்கல்

            
import numpy as np

A = np.random.rand(3, 4)
B = np.random.rand(4, 5)

# Matrix multiplication using einsum
C = np.einsum('ij,jk->ik', A, B)

# Equivalent to:
# C = np.matmul(A, B)

print(C.shape)

            

              
                Copy
              
            
          

ஸ்ட்ரிங் `'ij,jk->ik'` உள்ளீட்டு அணிகள் மற்றும் வெளியீட்டு அணியின் குறியீடுகளைக் குறிப்பிடுகிறது. `i`, `j`, மற்றும் `k` ஆகியவை அணிகளின் பரிமாணங்களைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகின்றன. `ij,jk` என்பது நாம் `A` மற்றும் `B` அணிகளை `j` பரிமாணத்தில் பெருக்குகிறோம் என்பதைக் குறிக்கிறது, மேலும் `->ik` வெளியீட்டு அணி `C` ஆனது `i` மற்றும் `k` பரிமாணங்களைக் கொண்டிருக்க வேண்டும் என்பதைக் குறிக்கிறது.

NumExpr

NumExpr என்பது NumPy அணிகளை உள்ளடக்கிய எண் வெளிப்பாடுகளை மதிப்பிடும் ஒரு நூலகமாகும். இது தானாகவே வெளிப்பாடுகளை வெக்டரைஸ் செய்ய முடியும் மற்றும் பல-கோர் செயலிகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ள முடியும், இதன் விளைவாக குறிப்பிடத்தக்க வேகப்படுத்தல் ஏற்படும். பல கணித செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கிய சிக்கலான வெளிப்பாடுகளுக்கு இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு சிக்கலான கணக்கீட்டிற்கு NumExpr ஐப் பயன்படுத்துதல்

            
import numpy as np
import numexpr as ne

a = np.random.rand(1000000)
b = np.random.rand(1000000)
c = np.random.rand(1000000)

# Calculate a complex expression using NumExpr
result = ne.evaluate('a * b + c**2')

# Equivalent to:
# result = a * b + c**2

            

              
                Copy
              
            
          

பல இடைநிலை அணிகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கிய வெளிப்பாடுகளுக்கு NumExpr குறிப்பாகப் பயனளிக்கும்.

Numba

Numba என்பது ஜஸ்ட்-இன்-டைம் (JIT) கம்பைலர் ஆகும், இது பைத்தான் குறியீட்டை உகந்த இயந்திர குறியீடாக மொழிபெயர்க்க முடியும். இது பெரும்பாலும் எண் கணக்கீடுகளை வேகப்படுத்தப் பயன்படுகிறது, குறிப்பாக NumPy இன் உள்ளமைக்கப்பட்ட செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி எளிதாக வெக்டரைஸ் செய்ய முடியாத சுழல்களைக் கொண்டவை. உங்கள் பைத்தான் செயல்பாடுகளை `@njit` உடன் அலங்கரிப்பதன் மூலம், Numba அவற்றை C அல்லது Fortran க்கு இணையான வேகத்தில் இயக்க முடியும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு சுழலை வேகப்படுத்த Numba ஐப் பயன்படுத்துதல்

            
import numpy as np
from numba import njit

@njit
def calculate_sum(arr):
    total = 0.0
    for i in range(arr.size):
        total += arr[i]
    return total

arr = np.random.rand(1000000)
result = calculate_sum(arr)
print(result)

            

              
                Copy
              
            
          

Numba குறிப்பாக வெளிப்படையான சுழல்கள் மற்றும் சிக்கலான எண் கணக்கீடுகளை உள்ளடக்கிய செயல்பாடுகளை வேகப்படுத்துவதில் பயனுள்ளதாக இருக்கும். செயல்பாடு முதல் முறையாக அழைக்கும்போது, ​​Numba அதைத் தொகுக்கும். அடுத்தடுத்த அழைப்புகள் மிகவும் வேகமாக இருக்கும்.

உலகளாவிய ஒத்துழைப்புக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

ஒரு உலகளாவிய குழுவுடன் தரவு அறிவியல் திட்டங்களில் பணிபுரியும் போது, ​​இந்த சிறந்த நடைமுறைகளைக் கவனியுங்கள்:

• பதிப்பு கட்டுப்பாடு: உங்கள் குறியீடு மற்றும் தரவில் மாற்றங்களைக் கண்காணிக்க Git போன்ற பதிப்புக் கட்டுப்பாட்டு அமைப்பைப் பயன்படுத்தவும். இது குழு உறுப்பினர்கள் திறம்பட ஒத்துழைக்கவும், மோதல்களைத் தவிர்க்கவும் அனுமதிக்கிறது.
• குறியீடு மதிப்புரைகள்: குறியீட்டின் தரம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த குறியீடு மதிப்புரைகளை நடத்தவும். இது சாத்தியமான பிழைகளைக் கண்டறியவும், உங்கள் குறியீட்டின் ஒட்டுமொத்த வடிவமைப்பை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.
• ஆவணங்கள்: உங்கள் குறியீடு மற்றும் தரவுக்கான தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான ஆவணங்களை எழுதவும். இது மற்ற குழு உறுப்பினர்கள் உங்கள் வேலையைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் திட்டத்திற்குப் பங்களிப்பதற்கும் எளிதாக்குகிறது.
• சோதனை: உங்கள் குறியீடு சரியாக செயல்படுகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்த யூனிட் சோதனைகளை எழுதவும். இது பின்னடைவுகளைத் தடுக்கவும், உங்கள் குறியீடு நம்பகமானது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும் உதவுகிறது.
• தொடர்பு: உங்கள் குழு உறுப்பினர்களுடன் தொடர்பில் இருக்க பயனுள்ள தொடர்பு கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும். அனைவரும் ஒரே பக்கத்தில் இருக்கிறார்கள் மற்றும் எந்தப் பிரச்சினையும் விரைவில் தீர்க்கப்படுவதை இது உறுதி செய்கிறது. Slack, Microsoft Teams மற்றும் Zoom போன்ற கருவிகள் உலகளாவிய ஒத்துழைப்புக்கு அவசியமானவை.
• மறுஉருவாக்கம்: மறுஉருவாக்கக்கூடிய சூழல்களை உருவாக்க Docker அல்லது Conda போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும். இது உங்கள் குறியீடு வெவ்வேறு தளங்களிலும் சூழல்களிலும் சீராக இயங்குவதை உறுதி செய்கிறது. வெவ்வேறு மென்பொருள் உள்ளமைவுகளைக் கொண்ட ஒத்துழைப்பாளர்களுடன் உங்கள் வேலையைப் பகிர்வதற்கு இது முக்கியமானது.
• தரவு மேலாண்மை: தரவு நெறிமுறையாகவும் பொறுப்புடனும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதிப்படுத்த தெளிவான தரவு மேலாண்மை கொள்கைகளை நிறுவவும். முக்கியமான தரவுடன் பணிபுரியும் போது இது மிகவும் முக்கியமானது.

முடிவுரை

திறமையான மற்றும் செயல்திறன் மிக்க NumPy குறியீட்டை எழுதுவதற்கு வெக்டரைசேஷனை மாஸ்டர் செய்வது முக்கியம். இந்த வழிகாட்டியில் விவாதிக்கப்பட்ட நுட்பங்களைப் புரிந்துகொண்டு பயன்படுத்துவதன் மூலம், உங்கள் தரவு அறிவியல் பணிப்பாய்வுகளை நீங்கள் கணிசமாக வேகப்படுத்தலாம் மற்றும் பெரிய மற்றும் மிகவும் சிக்கலான பிரச்சனைகளை சமாளிக்க முடியும். உலகளாவிய தரவு அறிவியல் திட்டங்களுக்கு, NumPy செயல்திறனை மேம்படுத்துவது நேரடியாக வேகமான நுண்ணறிவுகள், சிறந்த மாதிரிகள் மற்றும் இறுதியில், அதிக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் தீர்வுகளாக மொழிபெயர்க்கிறது. உங்கள் குறியீட்டை சுயவிவரப்படுத்துவதை, வெவ்வேறு அணுகுமுறைகளை பெஞ்ச்மார்க் செய்வதை மற்றும் உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான வெக்டரைசேஷன் நுட்பங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள். தரவு வடிவங்கள், நேர மண்டலங்கள், நாணயங்கள் மற்றும் கலாச்சார வேறுபாடுகள் தொடர்பான உலகளாவிய கருத்தாய்வுகளை மனதில் கொள்ளுங்கள். இந்த சிறந்த நடைமுறைகளை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலம், உலகமயமாக்கப்பட்ட உலகின் சவால்களைச் சமாளிக்கத் தயாராக இருக்கும் உயர் செயல்திறன் தரவு அறிவியல் தீர்வுகளை நீங்கள் உருவாக்கலாம்.

இந்த உத்திகளைப் புரிந்துகொண்டு அவற்றை உங்கள் பணிப்பாய்வில் சேர்ப்பதன் மூலம், உங்கள் NumPy-அடிப்படையிலான தரவு அறிவியல் திட்டங்களின் செயல்திறனை நீங்கள் கணிசமாக மேம்படுத்தலாம், மேலும் உலகளாவிய அளவில் தரவை திறமையாக செயலாக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் முடியும் என்பதை உறுதிப்படுத்தலாம். உங்கள் குறிப்பிட்ட பிரச்சனைக்கு உகந்த தீர்வை கண்டறிய எப்போதும் உங்கள் குறியீட்டை சுயவிவரப்படுத்தவும், வெவ்வேறு நுட்பங்களுடன் பரிசோதனை செய்யவும் நினைவில் கொள்ளுங்கள்.