MP4 - Python For Numpy For Absolute Beginners 2023

[joomlamz]

Publicado em 5/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 1,10 GB | Duração: 1h 42m


Aprenda o NumPy completo do básico ao tópico avançado, como indexação, fatiamento, transmissão, junção, divisão, pesquisa ...

O que você aprenderá
Compreendendo a biblioteca NumPy do zero ao avançado
Por que usamos a matriz NumPy sobre a lista Python
Implementando operações de array usando o módulo NumPy em python
Como trabalhar em conjuntos de dados de alta dimensão com matriz NumPy

Requisitos
Sintaxe básica do Python

Descrição
NumPy (abreviação de "Numerical Python") é uma biblioteca Python usada para computação científica e análise de dados. Ele fornece um poderoso conjunto de ferramentas para trabalhar com arrays e matrizes de dados numéricos. O NumPy é particularmente útil para cálculos numéricos envolvendo grandes quantidades de dados, pois foi projetado para ser eficiente e rápido. Uma das principais características do NumPy é sua capacidade de lidar com matrizes multidimensionais de dados. Essas matrizes podem ser usadas para representar vetores, matrizes ou qualquer outro tipo de dados numéricos. O NumPy fornece um grande número de funções internas para executar operações nessas matrizes, como funções matemáticas (como sin, cos e exp), funções estatísticas (como média e variância) e funções de álgebra linear (como multiplicação de matrizes e autodecomposição ).NumPy também fornece várias ferramentas para trabalhar com dados estruturados, como arquivos CSV ou outros dados tabulares. Essas ferramentas permitem que você importe e manipule facilmente os dados e execute cálculos e análises complexos sobre eles. Além de sua funcionalidade principal, o NumPy é frequentemente usado como base para outras bibliotecas Python usadas em computação científica e análise de dados, como como Pandas e SciPy. Isso torna o NumPy uma ferramenta essencial para qualquer pessoa que trabalhe nessas áreas. No geral, o NumPy é uma biblioteca poderosa e versátil que é uma ferramenta essencial para qualquer pessoa que trabalhe em computação científica, análise de dados ou áreas relacionadas. Este curso apresenta a maioria dos conceitos de NumPy - biblioteca python numérica. Você aprenderá os seguintes tópicos: 1) Criando matrizes usando NumPy em Python2) Acessando matrizes usando NumPy em Python3) Encontrando a dimensão da matriz usando NumPy em Python4) Encontrando a forma da matriz usando NumPy5) Verificando o tipo de dados de um array usando NumPy em Python6) Alterando o tipo de dados de um array usando NumPy em Python7) Remodelando um array usando NumPy em Python8) Iterando através de arrays usando NumPy em Python9) Indexando em (1D, 2D, 3D) Arrays usando NumPy em Python10) Slicing um (1D, 2D, 3D) Array usando NumPy em Python11) Operação (escalar, relacional, vetorial) de NumPy Array12) Unindo arrays usando NumPy em Python13) Dividindo um array usando NumPy em Python14) Classificando um array usando NumPy em Python15) Pesquisando em Array usando NumPy em Python16) Filtrando um array usando NumPy em Python17) Gerando um array aleatório usando NumPy em Python18) Produto escalar de NumPy Array19) Convertendo N D em 1 D NumPy Array20) Plotando gráficos

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 Introdução ao Numpy
Aula 2 Por que usamos Numpy Over Python List?
Aula 3 Aplicações do Numpy
Aula 4 Instalação do Anaconda
Seção 2: Como criar uma matriz Numpy
Aula 5 Criar matriz Numpy 1D, 2D e 3D
Aula 6 Criar array numpy com tipo de dados personalizado
Aula 7 Crie um array numpy com a função arange
Aula 8 Reformule o array numpy
Aula 9 Criar zeros, uns, matriz aleatória
Aula 10 Criar array usando linspace
Seção 3: Atributos de matriz Numpy
Aula 11 Encontre a dimensão do array
Aula 12 Encontre a forma e o tamanho da matriz
Aula 13 Encontre o Itemsize do array
Aula 14 Encontre o tipo de dados e altere o tipo de dados de um array
Seção 4: operação de matriz Numpy
Aula 15 Operação escalar de array numpy
Aula 16 Operação relacional do array numpy
Aula 17 Operação vetorial de array numpy
Seção 5: Função de Array Numpy
Aula 18 Compreendendo o Eixo e a Soma, Min, Max
Aula 19 Encontrando Média, Mediana, Variância do Array Numpy
Aula 20 Produto escalar de um array Numpy
Aula 21 Encontrando Log e expoente de um array
Aula 22 Compreendendo round, floor,teil em numpy
Seção 6: indexação e fatiamento no array Numpy
Aula 23 O que é indexação e divisão
Aula 24 Indexação em array 2D e array numpy 3D
Aula 25 Corte em array Numpy 1D e 2D
Aula 26 Corte em array 3D Numpy
Seção 7: Iteração do Array Numpy
Aula 27 Iterando array 1D
Aula 28 Iterando array 2D
Aula 29 Iterando array 3D
Seção 8: reformulação do array Numpy
Aula 30 Remodelando o array numpy
Aula 31 Transponha o array numpy
Aula 32 Convertendo array N D para array 1 D usando ravel
Seção 9: Unindo dois arrays
Aula 33 Como se juntar a um array
Aula 34 Código para unir dois arrays usando empilhamento
Seção 10: Dividindo Dois Arrays
Aula 35 Dividindo um array
Aula 36 Código para dividir um array
Seção 11: Nível Avançado
Aula 37 Pesquisando no Array Numpy
Aula 38 Ordenando um Array Numpy
Estudantes de Engenharia, Desenvolvedores de Software And aspirantes a cientistas de dados, iniciante em Python, quem quer aprender a biblioteca Pandas

Pagina inicial
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