Una introducción a la biblioteca NumPy para Python

¿Desea ser más experto en el uso de NumPy para realizar cálculos matemáticos? Este curso le ayuda a entender por qué un objeto de matriz en NumPy es significativamente más rápido que las listas estándar encontradas en Python. Descubrirá que 'ndarray' hace referencia al objeto de matriz en NumPy y que entiende que una matriz es diferente de una lista de Python porque almacena valores con el mismo tipo de datos. Por otro lado, una lista de Python puede almacenar elementos y valores que tienen diferentes tipos de datos. Podrá dominar las claves que utilice cuando desee ver la documentación en NumPy y utilizar booleanos para representar el valor real de una expresión de Python. Desarrollará la experiencia de los distintos ejemplos de propiedades de matriz en NumPy.

En primer lugar, el curso le presenta los diferentes ejemplos de parámetros de rango en NumPy, incluidos los parámetros start, stop y step. Aclararemos que hay que pasar al menos uno de estos parámetros. Encontrará que puede utilizar 1 como valor predeterminado cuando no proporcione el parámetro de paso. También descubrirá que la forma de cualquier matriz determinada hace referencia al número de elementos encontrados en cada dimensión. ¿Qué es el slicing NumPy? Este curso presenta los pasos a seguir al tomar elementos de un índice específico a otro determinado índice. Aprenderá a utilizar distintos mandatos para imprimir otros elementos de Python y excluir determinados elementos de índice en función de la aplicación que desee. Además, dominará la forma y la configuración de NumPy y encontrará que el atributo de forma devuelve una tupla en NumPy.

A continuación, se estudian los diferentes métodos utilizados para la informática científica en NumPy. Explicamos cómo utilizar la función linspace para crear secuencias numéricas y utilizar la función max para encontrar el valor máximo de cualquier matriz dada. Generará flotadores aleatorios entre 0 y 1 y utilizará la función randint () para generar valores enteros aleatorios. Mostramos cómo puede utilizar el apilamiento para unir matrices en NumPy. Por último, estudiarás funciones matemáticas NumPy, ejes, apilamiento vertical y horizontal, elección aleatoria y tipos de mordida. Este curso interesará a los desarrolladores que deseen aprender a utilizar NumPy con Python.