Скачать или смотреть ►1. ЗНАКОМСТВО с Numpy | Курс по Numpy.

✅ Курс по Numpy с задачами: https://stepik.org/a/180256?utm_sourc...
✅ Telegram: https://t.me/numpy_for_you
✅ Плейлист по Numpy:    • ► КУРС по Numpy от Дубинина Сергея  

► Курс по Pandas с задачами: https://stepik.org/a/122126?utm_sourc...
► Telegram: https://t.me/pandas_for_you
► Плейлист по Pandas:    • ► КУРС по Pandas от Дубинина Сергея.  

⚡ Скидка 10% для подписчиков канала по промокоду: NUMPY-FOR-YOU
Перейдите по ссылке и введите промокод.

Здравствуйте, друзья. Рад приветствовать вас на курсе по библиотеке Numpy.

Numpy – это один из самых популярных пакетов для работы с данными в Python. Он предоставляет мощный набор инструментов для работы с матрицами и многомерными объектами.

Основные преимущества Numpy:

✅Высокая производительность: Numpy использует C-код для ускорения вычислений, что позволяет выполнять более сложные операции за меньшее время.
✅Гибкость: Numpy позволяет создавать матрицы разных размеров и типов данных, а также работать с ними в разных форматах.
✅Широкий спектр функций: Numpy содержит множество функций для работы с матрицами, включая арифметические операции, транспонирование, обращение матриц и многое другое.
✅Интеграция с другими пакетами: Numpy может быть легко интегрирован с другими пакетами Python, такими как Pandas, Scikit-Learn и TensorFlow.
✅Поддержка параллельных вычислений: Numpy поддерживает параллельные вычисления на нескольких ядрах процессора, что позволяет ускорить работу с большими объемами данных.

В целом, Numpy является мощным инструментом для работы с данными и позволяет эффективно решать задачи в различных областях, таких как наука о данных, машинное обучение и анализ изображений.

Тайм-коды:
00:00 - Введение.
00:58 - Установка и импорт библиотеки Numpy.
01:33 - Массив и его основные атрибуты.
03:35 - Создание массивов. Функция array().

Теги: #numpy #array
●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●
► Поддержать автора: