Sebagian besar data yang diolah dengan Python berwujud angka: harga, suhu, sinyal, piksel, hingga bobot model machine learning. NumPy hadir sebagai pustaka yang membuat pengolahan angka dalam jumlah besar berjalan cepat dan ringkas. Section ini memperkenalkan identitas NumPy, fungsi dan kegunaannya, perbandingannya dengan list Python, serta posisinya di tengah ekosistem pustaka sains data.

# Apa itu NumPy

Mengenal NumPy sebagai pustaka komputasi numerik open source untuk Python beserta konsep inti array dan ndarray-nya.

Buka → # Fungsi dan Kegunaan NumPy

Menelusuri kelompok fungsi utama NumPy: operasi array, fungsi matematika, aljabar linear, bilangan acak, dan I/O data.

Buka → # NumPy vs Python List

Membandingkan list Python dan ndarray NumPy dari sisi kecepatan, memori, tipe data, dan kenyamanan penulisan kode.

Buka → # Ekosistem NumPy

Memahami posisi NumPy sebagai fondasi bersama pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, dan pustaka sains data lainnya.

Buka → # Kapan Menggunakan NumPy

Menentukan situasi yang cocok untuk NumPy, situasi yang lebih tepat pakai Python murni, dan batasan yang perlu diketahui.

Buka →