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"
- Обработка исключений в Python
- Объединение словарей в Python
- Функции range() в Python
- Генерация QR-кодов с Python
- Удаление символов новой строки в Python.
- Присоединение элементов коллекции
- Получение комбинаций в Python
- Метод getitem для доступа к элементам последовательности
- Работа с файловой системой в Python
- Декораторы с @wraps
- Установка и использование библиотеки google
- Непрерывная проверка в Python
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Работа с модулем random
- Подсчет вхождений элементов
- Создание уникального множества
- Профилирование данных с Pandas.
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- Курс по дообучению ChatGPT
- Операции с датами в Python
- Логирование в Python
- Тернарный оператор в Python
- Модуль itertools: комбинации и перестановки
- Объединение списков в Python.
- Возвращение нескольких значений
- Возврат нескольких значений
- Методы в Python
- Переименование файлов в Python
- Назначение максимального и минимального значения переменной в Python.
- Генераторы данных
- Логирование с Logzero
- Переворот списка в Python
- Разделение строк методом split()
- Логирование с Logzero
- Динамические маршруты во Flask
- Объединение словарей в Python
- Декораторы с аргументами в Python
- Преобразование списка в словарь через генератор
- Переменные в Python: сокращение гласных
- Получение обратного списка чисел
- Дизассемблирование Python кода
- Хэш-функции и метод цепочек
- JMESPath в Python
- Работа с датой и временем в Python
- Извлечение чисел из текста
- Работа с множествами в Python
- Использование обратной косой черты в f-строках
