Mengenal Numpy

 Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang cukup menarik minat. Python dapat digunakan untuk membuat beberapa program seperti CLI, GUI, Aplikasi Mobile, Web, IoT, dan lain-lain. Python merupakan bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam permasalahan. Terdapat beberapa library yang cukup sering digunakan dalam dalam Python, antara lain NumPy, Pandas dan Matplotlib.

NumPy merupakan singkatan dari Numerical Python. NumPy merupakan salah satu library Python yang berfungsi untuk proses komputasi numerik. NumPy memiliki kemampuan untuk membuat objek N-dimensi array. Array merupakan sekumpulan variabel yang memiliki tipe data yang sama. Kelebihan dari NumPy Array adalah dapat memudahkan operasi komputasi pada data, cocok untuk melakukan akses secara acak, dan elemen array merupakan sebuah nilai yang independen sehingga penyimpanannya dianggap sangat efisien. 

1. Membuat Array

langkah pertama dalam membuat array adalah mengimport terlebih dahulu library numpy dengan cara mengetikkan import numpy as np. Untuk membuat array maka kita akan menggunakan fungsi array(). Selanjutnya adalah melakukan pengecekan tipe data array dengan menggunakan fungsi type(). NumPy array merupakan sebuah objek ndarray, yang merupakan singkatan dari n-dimensional array.

2. Operasi pada Array

Terdapat beberapa operasi yang cukup sering digunakan dalam array, yaitu :

1. menambah nilai dengan fungsi append()

2. menghapus nilai dengan fungsi pop() atau remove()

3. menghitung panjang array dengan fungsi len()

3. Metode NumPy Array

NumPy dapat digunakan untuk memanipulasi array dalam Python. Hal tersebut dapat dilakukan dengan berbagai metode, yaitu:

1. Melakukan indexing. Indeks dalam suatu array dimulai dari indeks ke-0. Cara untuk mengakses nilai ke-i adalah dengan menentukan indeks yang diinginkan dalam tanda []

2. Melakukan slicing. Slicing merupakan suatu cara ekstraksi elemen dalam array dengan menggunakan tanda [:]

3. Melakukan reshaping. Reshaping berarti mengubah bentuk array dengan menuliskan fungsi reshape()