Публикации по теме numpy-array

Публикации по теме 'numpy-array'

Мягкое введение в массивы Numpy

Появление Python в качестве (почти) предпочтительного языка для программистов-энтузиастов ИИ вызвало большой интерес к таким структурам данных, как массивы, особенно массивы Numpy. Я всегда боролся с их пониманием, и если я не использую их какое-то время, мне приходится напоминать. Поэтому решил написать небольшое введение, на которое я могу сослаться в будущем. Что такое массивы Numpy: Массивы NumPy — это структуры данных, позволяющие эффективно обрабатывать и вычислять числовые..

Введение в векторы и матрицы с использованием Python для науки о данных

Начало работы с основными компонентами линейной алгебры для науки о данных Теперь, когда мы заложили основу для изучения математики для науки о данных , пора приступить к первой теме серии, которой является Линейная алгебра. Этот пост является первым из серии статей о линейной алгебре, в которой я представляю основные компоненты алгебры, которые мы будем использовать в будущем. Он короткий, четкий и сфокусированный. Вы также можете пошагово следить за мной здесь: Темы,..

Unlocking the Essentials: учебник по Numpy для начинающих

Добро пожаловать в захватывающий мир NumPy, где мы углубимся в одну из самых важных библиотек для науки о данных в Python. Если вы начинающий специалист по данным, опытный программист или просто хотите узнать, как все работает за кулисами, это руководство для начинающих станет идеальной отправной точкой. Я буду предоставлять ссылки на другие блоги по различным темам Numpy в конце по мере их завершения… Так что, пожалуйста, проверяйте их…. Теперь вернемся к теме С NumPy вы сможете..

NumPy Illustrated: Наглядное руководство по Numpy

Обновите свой NumPy или изучите его с нуля NumPy - это фундаментальная библиотека, на которой построено большинство широко используемых библиотек обработки данных Python ( pandas , OpenCV ), вдохновлено ( PyTorch ) или может эффективно обмениваться данными с ( TensorFlow , Керас и др.). Понимание того, как работает NumPy, также повысит ваши навыки работы с этими библиотеками. Также возможно запускать код NumPy без изменений или с минимальными изменениями на GPU ¹...

Введение в базовый Numpy

Что такое Нампи? Numpy — важный модуль Python (Python — это язык высокого уровня и связующий язык, который можно комбинировать с другими языками низкого уровня для эффективной и результативной разработки), в основном для обработки данных. Базовая реализация Numpy реализована на языках C и Fortran, поэтому вы можете быстро манипулировать многомерными массивами. Когда Python обрабатывает огромные объемы данных, его собственная производительность списков не идеальна (но он может динамически..

Точечный продукт между массивами

Все пути !!! Скалярное произведение, или скалярное произведение, или внутреннее произведение между двумя векторами одинакового размера определяется как: Скалярное произведение принимает два вектора и возвращает одно число. Определение массивов nparray1 = np.array([0, 1, 2, 3]) # Define an array nparray2 = np.array([4, 5, 6, 7]) # Define an array 1. Рекомендуемый способ way_1 = np.dot(nparray1, nparray2) Output : 38 2. Okayish Way way_2 = np.sum(nparray1 *..

Основы Numpy для нескольких передовых методов.

Изучите NumPy и приступайте к практике уже сегодня. Цель этой статьи — познакомить вас с наиболее широко используемой библиотекой для работы с массивами в Python, NumPy . Массив NumPy похож на список. Обычно он имеет фиксированный размер, и каждый элемент относится к одному типу. Мы можем преобразовать список в массив numpy, сначала импортировав NumPy. #Import the numpy package import numpy as np # Create a numpy array a = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) a [out]: array([0, 1,..