Une introduction à la bibliothèque NumPy pour Python

Voulez-vous devenir plus expert en utilisant NumPy pour effectuer des calculs mathématiques? Ce cours vous aide à comprendre pourquoi un objet de tableau dans NumPy est significativement plus rapide que les listes standard trouvées dans Python. Vous découvrirez que'ndarray'fait référence à l'objet de tableau dans NumPy et comprend qu'un tableau est différent d'une liste Python car il stocke des valeurs avec le même type de données. D'autre part, une liste Python peut stocker des éléments et des valeurs qui ont des types de données différents. Vous pourrez maîtriser les clés que vous utilisez lorsque vous souhaitez afficher la documentation dans NumPy et utiliser les booléens pour représenter la valeur réelle d'une expression Python. Vous développez votre expérience des différents exemples de propriétés de tableau dans NumPy.

Tout d'abord, le cours vous présente les différents exemples de paramètres de plage dans NumPy, y compris les paramètres de début, d'arrêt et d'étape. Nous préciserons que vous devez passer au moins un de ces paramètres. Vous constatez que vous pouvez utiliser 1 comme valeur par défaut lorsque vous ne fournissez pas le paramètre d'étape. Vous découvrirez également que la forme d'un tableau particulier fait référence au nombre d'éléments trouvés dans chaque dimension. Qu'est-ce que le tranchage NumPy? Ce cours présente les étapes à suivre lors de la prise d'éléments d'un index spécifique vers un autre index donné. Vous allez apprendre à utiliser différentes commandes pour imprimer d'autres éléments Python et exclure certains éléments d'index en fonction de votre application souhaitée. En outre, vous maîtrerez la forme NumPy et vous remodelez et vous découvrirez que l'attribut de forme renvoie un tuple dans NumPy.

Ensuite, vous étudiez les différentes méthodes utilisées pour l'informatique scientifique dans NumPy. Nous expliquons comment utiliser la fonction linspace pour créer des séquences numériques et utiliser la fonction max pour trouver la valeur maximale d'un tableau donné. Vous générez des floats aléatoires entre 0 et 1 et utilisez la fonction randint () pour générer des valeurs entières aléatoires. Nous montrons comment vous pouvez utiliser l'empilement pour joindre des tableaux à NumPy. Enfin, vous étudierez les fonctions mathématiques NumPy, les axes, l'empilement vertical et horizontal, le choix aléatoire et les types de morsures. Ce cours intéressera les développeurs souhaitant apprendre à utiliser NumPy avec Python.