Data sudah menjadi bagian yang berperan penting di era seperti sekarang ini. Bukan hanya sebagai kumpulan dari suatu keterangan atau fakta, tapi data juga bisa menjadi acuan dalam pengembangan produk dan banyak hal lainnya. Untuk bisa dimanfaatkan, maka data perlu dianalisis terlebih dahulu. Dalam proses analisis data inilah bahasa pemrograman Python digunakan.
Kamu sudah pernah dengar tentang Python, kan? Python menjadi bahasa pemrograman yang populer di kalangan Data Analyst, Data Scientist, dan profesi semacamnya. Dalam penggunaan Python, terdapat beberapa pustaka yang kerap digunakan, salah satunya adalah NumPy Python. Kamu ingin tahu lebih lanjut mengenai NumPy Python beserta kegunaannya? Yuk, simak sampai bawah, ya!
Apa itu NumPy?
NumPy adalah paket dasar untuk komputasi ilmiah dengan Python. Ini adalah pustaka Python yang menyediakan objek array multidimensi, berbagai objek turunan (seperti array dan matriks), dan bermacam-macam rutin untuk operasi cepat pada array, termasuk matematika, logika, manipulasi bentuk, pengurutan, pemilihan, I/O, transformasi Fourier diskrit, aljabar linier dasar, operasi statistik dasar, simulasi acak, dan banyak lagi.
Perbedaan Penting antara Array NumPy dan Urutan Python Standar
Walaupun dalam Python sudah terdapat modul yang bisa digunakan untuk perhitungan saintifik, urutan Python standar masih dianggap kurang lengkap karena beberapa operasi perhitungan masih harus dilakukan secara manual.
Sedangkan, inti dari paket NumPy adalah objek ndarray yang merangkum array n-dimensi dari jenis data homogen dengan banyak operasi yang dilakukan dalam kode-kode yang dikompilasi. Dapat dikatakan bahwa Array NumPy menyediakan fungsi yang siap pakai agar kita lebih mudah dalam melakukan perhitungan saintifik.
Berikut ini adalah perbedaan penting antara Array NumPy dan urutan Python standar:
1. Ukuran
Berbeda dengan daftar PyThon yang dapat tumbuh secara dinamis, array NumPy memiliki ukuran yang bisa dibilang tetap saat kamu buat. Melakukan perubahan dari ukuran ndarray pada NumPy akan menghasilkan array baru dan menghapus yang asli. Oleh karena itu, kamu harus mengetahui hal ini terlebih dahulu sebelum menggunakan NumPy, ya!
2. Elemen
Semua elemen yang terdapat dalam array NumPy harus memiliki tipe data yang sama. Dengan demikian, elemen tersebut juga akan memiliki ukuran yang sama pada memori penyimpanan. Terdapat pengecualian jika kamu memiliki array yang terdiri dari beberapa objek, termasuk urutan Python & NumPy, sehingga memungkinkan elemen memiliki ukuran yang berbeda.
3. Operasi Perhitungan
Array NumPy dapat digunakan untuk perhitungan saintifik atau matematika tingkat lanjut dan jenis operasi lainnya pada jumlah data yang besar. Biasanya, operasi tersebut akan dijalankan dengan lebih efisien dan dengan kode yang lebih sedikit ketika menggunakan array NumPy, dibanding saat menggunakan urutan Python standar.
4. Jumlah Penggunaan
Sekarang, semakin banyak jumlah software data ilmiah & matematika berbasis Python yang menggunakan array NumPy. Walaupun sebenarnya paket ini mendukung input urutan Python standar, namun akan tetap diubah menjadi array NumPy sebelum diproses. Oleh karena itu, agar penggunaan software berbasis Python menjadi lebih efisien, kamu juga sebaiknya mengetahui cara menggunakan array NumPy.
Kelebihan Penggunaan NumPy
Sebagai bahasa pemrograman yang populer dan banyak digunakan, Python memiliki sintaks yang jauh lebih mudah dari bahasa pemrograman lain, sehingga menjadi pilihan utama bagi para pekerja di bidang data. Dengan adanya revolusi dalam ilmu data yang berlangsung sampai saat ini, pustaka analisis data seperti NumPy tentunya juga mengalami pertumbuhan yang signifikan.
NumPy menyediakan suatu cara yang membuat penggunanya menjadi lebih nyaman dan meningkatkan efisiensi penggunaan Python untuk menganalisis serta menangani jumlah data yang sangat besar. NumPy di Python juga dapat dimanfaatkan untuk penggandaan matriks dan pembentukan kembali suatu data. Oleh karena itu, tidak heran jika NumPy di Python memiliki kelebihan seperti di bawah ini.
1. NumPy Melakukan Komputasi Berorientasi Array
Dengan proses komputasi yang memiliki orientasi array, maka kamu akan lebih mudah dalam operasi komputasi data menggunakan Numpy pada Python.
2. NumPy Secara Efisien Mengimplementasikan Array Multidimensi
NumPy array yang disebut dengan ndarray atau n-dimensional array dapat menyimpan elemen dengan tipe serta ukuran yang sama. Oleh karena itu, performa kinerjanya terbilang cukup tinggi dan bisa menyediakan penyimpanan serta operasi data yang efisien seiring bertambahnya ukuran array.
3. NumPy Melakukan Perhitungan Ilmiah
Penggunaan Python untuk mengolah data sangatlah umum dilakukan. Sebenarnya, kamu bisa menggunakan urutan Python standar, namun NumPy di Python bisa memudahkanmu dalam melakukan perhitungan ilmiah. Kamu bisa menggunakan Numpy untuk perhitungan ilmiah maupun saintifik dengan lebih mudah dan tidak perlu membuat rumus manual.
4. NumPy Mampu Melakukan Transformasi Fourier dan Membentuk Kembali Data yang Disimpan dalam Array Multidimensi
Jenis operasi lainnya yang bisa kamu lakukan dengan NumPy adalah pengubahan bentuk atau membentuk kembali suatu data yang terdapat pada array multidimensional. NumPy memiliki metode reshape() yang bisa mengubah bentuk suatu array sesuai keinginan kita.
5. NumPy Menyediakan Fungsi Bawaan untuk Aljabar Linier dan Pembuatan Bilangan Acak
Selain bisa menggunakan metode reshape(), NumPy Python juga sudah menyediakan fungsi bawaan lainnya. Beberapa fungsi yang bisa memudahkanmu dalam pengolahan data adalah fungsi untuk aljabar linier dan pembuatan bilangan acak. Kamu jadi bisa menghemat waktu & lebih efisien dalam proses pengolahan data, lho!
Bootcamp untuk Mendalami NumPy Python
Setelah mengetahui pengertian, perbedaan, serta kelebihan NumPy Python di atas, kamu tertarik untuk mempelajari lebih detail tentang hal tersebut? Untuk mempelajari NumPy, tentunya kamu harus menguasai terlebih dahulu bahasa pemrograman Python, ya!
Tapi jangan khawatir, agar bisa mendalami bidang data & mempelajari Python, NumPy, serta banyak elemen data lainnya, kamu bisa mengikuti Bootcamp Data Analytics di Kuncie! Kamu bisa menyiapkan diri untuk bekerja di dunia data hanya dalam 8 minggu dan menguasai basic Python, manipulasi data, NumPy, visualisasi data, dan masih banyak lagi!
Referensi:
https://numpy.org/doc/stable/user/whatisnumpy.html
https://www.javatpoint.com/numpy-tutorial
Komentar