Una Introduzione a NumPy Library per Python

Vuoi diventare più esperto nell'utilizzo di NumPy per eseguire calcoli matematici? Questo corso ti aiuta a capire perché un oggetto array in NumPy è significativamente più veloce rispetto agli elenchi standard trovati in Python. Scoprirete che 'ndarray' si riferisce all'oggetto schiera in NumPy e capiscono che una schiera è diversa da una lista Python perché memorizza i valori con lo stesso tipo di dati. D'altra parte, un elenco Python può memorizzare elementi e valori che hanno diversi tipi di dati. Sarà possibile padroneggiare le chiavi utilizzate quando si desidera visualizzare la documentazione in NumPy e utilizzare Booleani per rappresentare il valore reale di un'espressione Python. Svilupperai la tua esperienza dei diversi esempi di proprietà array in NumPy.

In primo luogo, il corso ti introduce ai diversi esempi di parametri di gamma in NumPy compresi i parametri di inizio, arresto e passo. Chiariremo che bisogna superare almeno uno di questi parametri. Scoprirete che è possibile utilizzare 1 come valore predefinito quando non si fornisce il parametro step. Scoprirete inoltre che la forma di una qualsiasi matrice particolare si riferisce al numero di elementi trovati in ogni dimensione. Che cosa è la slicing di NumPy? Questo corso presenta i passi da compiere quando si prendono elementi da un indice specifico ad un altro determinato indice. Imparerai ad utilizzare diversi comandi per stampare altri elementi Python ed escludere determinati elementi di indice a seconda della tua applicazione desiderata. Inoltre, si padroneggia la forma di NumPy e si sta rimodellando e scopri che l'attributo shape restituisce una tupla in NumPy.

Avanti, si studiano i diversi metodi utilizzati per l'informatica scientifica in NumPy. Spieghiamo come utilizzare la funzione linspace per creare sequenze numeriche e utilizzare la funzione max per trovare il valore massimo di qualsiasi schiera data. Si genererà floats casuali tra 0 e 1 e si utilizzerà la funzione randint () per generare valori interi casuali. Mostriamo come è possibile utilizzare l'impilamento per unire gli array in NumPy. Infine, si studieranno NumPy funzioni matematiche, assi, sovrapposizione verticale e orizzontale, scelta casuale e tipi di morso. Questo corso interesserà gli sviluppatori che vogliono imparare a usare NumPy con Python.