Курс Python → Работа с NumPy
NumPy — это библиотека для языка программирования Python, которая предназначена для работы с числами и сложной математикой. Ее основное предназначение заключается в облегчении расчетов с матрицами и многомерными массивами. Благодаря NumPy можно эффективно выполнять различные математические операции, такие как умножение матриц, вычисление среднего значения, стандартного отклонения и многое другое.
Одним из ключевых преимуществ использования NumPy является возможность передавать данные в виде массивов на вход алгоритмам и моделям машинного обучения. Это особенно важно для методов глубокого обучения, так как они требуют больших объемов данных и операций с многомерными массивами.
NumPy является неотъемлемой частью базового стека библиотек для машинного обучения. Она широко используется в таких популярных библиотеках как TensorFlow, scikit-learn, Keras и других. Благодаря высокой производительности и удобству использования, NumPy стал стандартом в области научных вычислений и анализа данных.
import numpy as np
# Создание одномерного массива
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Создание двумерного массива
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# Умножение матриц
result = np.dot(arr2, arr2)Примеры кода выше демонстрируют основные возможности NumPy, такие как создание массивов различной размерности и выполнение матричных операций. Благодаря простому и интуитивно понятному синтаксису NumPy упрощает работу с числами и математикой в Python, делая процесс разработки и анализа данных более эффективным и удобным.
Другие уроки курса "Python"
- Измерение времени выполнения в Python
- Распаковка значений в Python
- Упрощение условных выражений с тернарным оператором
- Метод join для наборов
- Переворот строки
- Переименование файлов в Python
- Поиск наиболее частого элемента
- Работа с словарями в Python
- Хранение данных
- Библиотека itertools: объединение списков
- Шаблоны и наследование в Flask
- Форматирование кода на Python
- Скачать видео с YouTube
- Переопределение метода __or__()
- Настройка логгера Logzero
- Работа с необработанными строками
- Dict Comprehension в Python
- Логические операторы в Python
- Namedtuple в Python
- Добавление вложенных списков
- Метод classmethod
- Цикл for в Python
- Работа с библиотекой xkcd
- Установка random seed в Python
- Метод getitem для доступа к элементам последовательности
- Преобразование числа в список цифр
- Проекты на Python
- Основные функции и модули Python
- Генерация UUID в Python
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- Применение функции к списку
- Капитализация строк
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Обновление шаблона base.html
- Объединение словарей в Python
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Создание итерируемых объектов
- Многоточие в Python
- Использование *args
- Создание списков в Python
- Генераторы по генератору
- Получение срезов итераторов
- Управление сессиями в Python
- Руководство по использованию Colorama
- Реверс строки и списка в Python.
- Обработка данных в Python
- Резервирование символов в Python
