top of page
bg-grid 1.png

Mengenal NumPy Python, Library Andalan Data Analyst

NumPy adalah library di Python yang mendukung array. Artikel ini akan membahas cara penggunaan sekaligus contohnya di berbagai kondisi!

Data Analytics

RevoU Staff

Mau Belajar

Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 12500+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

​

library di Python yang mendukung array (termasuk array tersebut.

Melalui kemampuannya untuk mengolah data dalam bentuk Cara Install NumPy


  • menginstal Python di komputermu. Jika belum, kamu bisa mengunjungi situs resmi Python dan mengunduh versi terbaru di sini: Buka terminal atau Ketik perintah Ada juga alternatif lain untuk menginstal NumPy, yaitu menggunakan Conda. Jika kamu menggunakan Anaconda atau Miniconda, kamu bisa menginstall NumPy dengan Conda.


  • Anaconda Prompt atau terminal.
  • conda install numpy dan tekan enter. Tunggu hingga proses selesai.

    • array NumPy merupakan wadah yang memungkinkan kamu menyimpan banyak item dalam satu blok memori yang bersebelahan.

    Array bisa satu dimensi (seperti daftar biasa), dua dimensi (seperti tabel dengan baris dan kolom), atau bahkan lebih. Setiap elemen dalam list
  • Kecepatan: array NumPy berjalan lebih cepat dibandingkan array sekaligus tanpa perlu array dengan angka tertentu, kamu hanya memerlukan satu baris kode.
  • Penggunaan memori: list. Hal ini dikarenakan NumPy dirancang khusus untuk efisiensi memori, terutama saat berurusan dengan data dalam jumlah besar.
  • Fungsionalitas tambahan: Selain operasi dasar, NumPy juga menyediakan berbagai fungsi matematika dan statistika siap pakai yang tidak tersedia di Cara Menggunakan NumPy

    • Sebelum bisa menggunakan fitur-fitur yang disediakan oleh NumPy, terlebih dahuli kamu harus mengimpornya ke dalam kode Python-mu. Biasanya, NumPy diimpor dengan alias

    #2 Membuat array


  • Dari
    • bottom of page