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"
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Изменение объектов в Python
- Преобразование букв в нижний регистр
- Форматирование кода на Python
- Работа с модулем glob в Python
- Дефолтные параметры в Python
- Списки в Python
- Создание словаря в Python
- Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
- Метод classmethod
- Defaultdict в Python
- Однострочники Python
- Обработка исключений
- Тестирование с responses
- Поиск всех индексов подстроки
- Методы в Python
- Генераторы в Python
- Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
- Метод rmatmul для пользовательских матриц
- Python union() функция — объединение множеств
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Работа с collections в Python.
- Срезы в Numpy
- Извлечение новостей с помощью newspaper3k
- Функция sleep() в Python
- Оптимизация строк в Python
- TypedDict для kwargs в Python 3.12
- Bootle — простой веб-фреймворк
- Функция enumerate в Python
- Порядок и длина множеств в Python
- Поиск самого длинного слова в списке с использованием max()
- Проверка файла .py на синтаксис.
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- Сериализация и десериализация объектов
- Замыкания в Python
- Отслеживание прогресса с tqdm
- Автоматизация действий с Pyautogui
- Переопределение метода delitem в Python
- Python: возвращение нескольких значений
- Округление чисел с помощью round
- Генераторные выражения и islice.
- Разработка Telegram-ботов
- Установка пакета в Python
- Работа с GitHub в Telegram
- ChainMap избыточные ключи
- Операции с кортежами
- Python reversed() vs срез[::-1]
