Публикации по теме 'numpy'


Matplotlib для визуализации данных-II
Я продолжил пост снизу: https://medium.com/@raksheshashank/matplotlib-for-data-visualization-i-cf4684197e98 # Построение гистограммы data={'Имя':['Арнав','Шила','Азхар','Бинси'","Яш","Назар"], "Рост":[60,61,63,65, 61,60]"Вес":[47,89,52,58,50,47]} df=pd.DataFrame(data) df.plot(kind='hist') plt.show() # Настройка гистограммы 2. data={'Имя':['Арнав','Шила','Азхар','Бинси',Яш","Назар"], "Рост":[60,61,63, 65,61,60]"Вес":[47,89,52,58,50,47]} df=pd.DataFrame(data)..
Появление кода: день 8
Массивы Numpy и векторизация Я немного отстал, и я не думаю, что закончу в этом году. Постараюсь доделать остальные задачи. Однако я остановился после того, как заболел и сейчас не в лучшей форме, и я был занят работой. Для Дня 8 у нас есть поле деревьев, представленное матрицей значений. В части 1 нам нужно определить, видны ли деревья. Дерево видимо, если все остальные деревья между ним и краем сетки короче его. Рассматривайте деревья только в одной строке или столбце; то..
Полное руководство по типам данных NumPy
Что еще есть кроме int32 и float64? NumPy, одна из самых популярных библиотек Python как для науки о данных, так и для научных вычислений, довольно всеядна, когда дело доходит до типов данных. У него есть собственный набор «родных» типов, которые он способен обрабатывать на полной скорости, но он также может работать практически с всем , известным Python. Статья написана как дополнение к моему руководству NumPy Illustrated и состоит из семи частей: Целые числа Поплавки..
Создание нейронной сети с нуля на Python!
Нейронная сеть — это модное слово, которое встречается на каждой странице всех технических журналов. Какие они на самом деле? Вопреки распространенному мнению, Бог не сотворил их за шесть дней. Они существуют (или, по крайней мере, их концепция) с 40-х годов, когда Дональд О. Хебб, член Королевского общества, предложил Hebbian Learning. (Вдохновение Тони Старка?) Механический эквивалент, способный обновлять вес с помощью электродвигателей. Эти модели, которые веками игнорировались, пришли..
Зачем использовать массивы NumPy вместо встроенных списков Python
Зачем использовать массивы NumPy вместо встроенных списков Python Блокнот Kaggle для NumPy Массивы NumPy предлагают несколько преимуществ по сравнению со встроенными списками Python, когда речь идет о числовых и научных вычислениях. В то время как списки Python универсальны и подходят для общих целей, массивы NumPy специально разработаны для числовых вычислений и манипулирования данными. Вот несколько причин, по которым вы можете использовать массивы NumPy: 1...
Использование Numba для невероятной производительности в Python
Использование Numba с Numpy для ускорения Python Python. Благословенен ты среди языков программирования, прости меня за то, что я грешник. В момент своего высокомерия я усомнился в твоей скорости, не понимая, что ты дал своим ягнятам тупых, как спасителя в тяжелые времена. Для некоторых людей может стать откровением, что Python работает медленно. Для них не торопитесь, чтобы преодолеть пять стадий горя. Теперь, когда это изучено, давайте научимся numba выжимать..
Освоение Snake Water Gun (Камень, ножницы, бумага) с помощью «случайного» модуля Python
Введение Snake Water Gun, также известная как Rock Paper Scissors, представляет собой классическую ручную игру, в которую играют два игрока. Игра представляет собой простой, но увлекательный способ принимать решения или разрешать конфликты. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как реализовать игру Snake Water Gun на Python, используя «случайный» модуль для представления выбора компьютера. Понимание кода import random def gameWin(comp, you): # If two values are equal, declare..