Daten auswerten mit NumPy

NumPy beschreibt sich als fundamentale Python-Bibliothek für das wissenschaftliche Rechnen. Neben ausgefeilten statistischen Verfahren kann es effizient mit großen, mehrdimensionalen Datenmengen umgehen. In Kombination mit Matplotlib erstellen Sie mit überschaubarem Aufwand graphische Auswertungen dazu.

Das nachfolgende, einführende Beispiel bestimmt das Minimum und Maximum einer Elementeliste sowie die Position der Elemente in der Liste. Dazu verwendet es die NumPy-Methoden min, max, argmin und argmax.

import numpy as np

valueList = np.array([1, 6, 3, 4, 5])
print (valueList)

minimumValue = np.min(valueList)
maximumValue = np.max(valueList)

minimumValuePosition = np.argmin(valueList)
maximumValuePosition = np.argmax(valueList)

print ("The minimum value is %i at position %i." % (minimumValue, minimumValuePosition))
print ("The maximum value is %i at position %i." % (maximumValue, maximumValuePosition))

Die Ausgabe im Terminal sieht dann wie folgt aus:

[1 6 3 4 5]
The minimum value is 1 at position 0.
The maximum value is 6 at position 1.

Das vollständige Beispiel mit weiteren Kommentaren finden Sie im Python-Tutorial auf GitHub. Einen Überblick zu Matplotlib und weiteren Bibliotheken zur Ausgabe für graphische Darstellungen gibt Ihnen der Beitrag Punktgenau. Grafikbibliotheken in Python-Programmen aus Linux-User 11/2016.