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"
- Открытие, чтение и закрытие файла
- Создание объекта timedelta
- Списки в Python: основы
- Оптимизация строк в Python
- Работа со словарями
- Рекурсия для обращения строки
- Операторы увеличения и уменьшения в Python
- Срез в Python
- Удаление знаков препинания в Python
- Создание графиков в терминале
- Поиск кода
- Встроенные функции Python
- Работа с классами данных
- Избегание циклических зависимостей классов в Python
- Создание словарей и множеств в Python
- Работа с NumPy
- Форматирование строк в Python
- Работа с областями видимости переменных
- Инициализация объекта
- Отправка POST-запроса в REST API
- Метод splitlines() для разделения строк
- Конвертация изображений в PDF
- Экспорт данных с помощью writefile
- Проверка индексов коллекции
- Потоковый ввод в Python
- Управление мышью и клавиатурой с Pyautogui
- Ограничение ресурсов в Python
- Функции map, filter и reduce
- Хеширование паролей с солью
- Функция enumerate() в Python
- Удаление URL-адресов в Python
- Модуль itertools: комбинации и перестановки
- Перегрузка операторов в Python
- Операторы присваивания в Python
- Удаление ключа из словаря
- Работа с очередями в Python
- Преобразование генераторов в циклы
- Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Оператор is в Python
- Многоточие в Python
- Оператор Walrus: правильное использование
- Настройка шрифта и цвета в Tkinter
- Функции any() и all() в Python
