Это руководство по Python NumPy поможет вам изучить NumPy с нуля, чтобы вы могли эффективно использовать его в своей работе с данными и в работе с данными. проекты машинного обучения.
Что вы узнаете
- Создавать одномерные и многомерные массивы NumPy
- Эффективно использовать встроенные функции NumPy и ’ методы
- Выполнять математические операции с массивами.
- Извлекать элементы из массивов с помощью нарезки и индексирования.
- Условно выбирать элементы массивов.
Раздел 1. Начало работы
- Что такое NumPy – узнайте, что такое NumPy и чем он может вам помочь.
Раздел 2. Создание массивов
- Создание массивов и #8211; покажет вам, как создавать массивы numpy.
- нули() – создать массив заданной формы, элементы которого заполнены нулями.
- ones() – создать массив заданной формы, элементы которого заполнены единицами.
- arange() – создайте массив numpy с равномерно расположенными числами.
- linspace() – создать новый массив numpy с равномерно расположенными числами указанного интервала.
Раздел 3. Индексирование массива & нарезка
- Индексирование – научитесь выбирать элементы с помощью индексации.
- Нарезка – покажет вам, как использовать срезы для извлечения элементов из массива.
- Необычное индексирование – узнайте, как индексировать массив numpy, используя другой массив numpy.
- Логическое индексирование – расскажет вам, как индексировать массив, используя другой массив логических значений.
- Просмотр и копирование – показать вам разницу между просмотром и amp; копирование массива и использование метода copy() для создания копии массива.
Раздел 4. Агрегатные функции
- сумма()– вернуть сумму всех элементов
- mean() – возвращает среднее значение всех элементов массива.
- var() – вернуть дисперсию всех элементов массива.
- std() – вычислить стандартное отклонение элементов массива.
- prod() – вернуть произведение всех элементов.
- amin() – вернуть минимальное значение в массиве.
- amax() – вернуть максимальное значение в массиве.
- all() – возвращает True, если все элементы массива имеют значение True.
- любой() – верните True, если какой-либо из элементов массива не равен нулю.
Раздел 5. Операции с массивами
- reshape( ) – придайте массиву новую форму, сохранив при этом те же элементы.
- transpose() – вернуть представление массива с транспонированными осями.
- sort() – вернуть отсортированную копию массива.
- flatten() – вернуть копию массива, свернутого в одно измерение.
- Равель() – возвращает непрерывный сглаженный массив.
Раздел 6. Арифметические операции
- add() – вернуть сумму двух массивов одинакового размера.
- subtract() – вернуть разницу между двумя массивами одинакового размера.
- multiply() – возвращает произведение двух массивов одинакового размера.
- divide() – возвращает частное двух массивов одинакового размера.
- Вещание – покажем вам, как NumPy использует широковещательную рассылку для выполнения арифметических операций с массивами различной формы.
Раздел 7. Соединение & разделение массивов
- concatenate() – объединить два или более массива вдоль существующей оси.
- stack() – объединить два или более массива по новой оси.
- vstack() – объединить два или более массива по вертикали.
- hstack() – объединить два или более массива по горизонтали.
- split() – разбить массив на подмассивы.
TAG: QA, язык пайтон
Еще об этом:
VBSCRIPT ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ (QTP/UFT) ТЕСТИРОВАНИЯ – ЧАСТЬ 3
СПИСОК МАССИВОВ В JAVA С ПРИМЕРАМИ
МАССИВЫ VBSCRIPT | АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ QTP/UFT
100 САМЫХ ПОПУЛЯРНЫХ ПРОДВИНУТЫХ ВОПРОСОВ И ОТВЕТОВ НА ИНТЕРВЬЮ ПО SELENIUM
ВСТРОЕННЫЕ ФУНКЦИИ PYTHON
100+ САМЫХ ПОПУЛЯРНЫХ ВОПРОСОВ И ОТВЕТОВ НА ИНТЕРВЬЮ по SQL
JAVA TUTORIAL – РУКОВОДСТВО ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ
ОСНОВЫ ПИТОНА
ТОП 150+ ВОПРОСОВ И ОТВЕТОВ НА ИНТЕРВЬЮ ПО ТЕСТИРОВАНИЮ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
150+ ЛУЧШИХ ВОПРОСОВ И ОТВЕТОВ НА ИНТЕРВЬЮ О ТЕСТИРОВАНИИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
