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"
- Поиск частого элемента
- Обмен переменными в Jupyter
- capitalize() — изменение регистра первого символа строки
- Генерация резюме в Gensim
- Управление памятью в numpy.
- Итераторы в Python
- Генерация QR-кодов с Python
- Создание пустых функций и классов в Python
- Работа с асинхронными задачами в Python
- Обход дочерних элементов BeautifulSoup
- Оператор in для Python
- Проверка индексов коллекции
- Хеширование паролей с использованием salt
- Сортировка и разворот списка
- Атрибуты класса и экземпляра в Python
- Проверка элемента в множестве.
- Оформление кода по PEP 8
- Удаление и повторная вставка ключа в OrderedDict
- Работа с CSV в Python
- Удаление специальных символов
- Работа с комплексными числами
- Операции с комплексными числами
- Срез в Python
- Настройка вывода в Numpy
- Python Enumerate
- Поиск элементов BeautifulSoup
- Применение функций в Python
- Оператор continue в Python
- Логический оператор «and» в Python
- Многострочные комментарии в Python
- Методы list в Python
- Операции с числами в Python
- Управление импортом в Python
- Условное добавление элементов в список
- Сортировка в Python
- Поиск частых элементов в списке
- Установка random seed в Python
- Сортировка с параметром key
- Атрибуты массивов в Numpy
- Тип данных TypeVarTuple
- Статическая типизация в Python
- Отправка POST запроса на сервер.
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- split() — разделение строки
