Скачать или смотреть Полный курс по библиотеке Numpy. Полезные функции

https://t.me/data_analysis_ml -подписывайтесь на наш телеграм анализ данных на Python, где мы Data Science обучаем на практике.

https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy - маст-хэв папка для всех, кто интересуется машинным обучением.

   • Полный курс по библиотеке Numpy. Матрицы   - часть 1

https://github.com/Develp10/Numpycour... NumPy - 2.ipynb - код из видео



https://uproger.com/prodvinutyj-numpy... - задачи по numpy

Упражнения: https://colab.research.google.com/git...

NumPy - это библиотека для языка программирования Python, которая предоставляет полезные функции для работы с массивами и матрицами. Вот некоторые из наиболее полезных функций NumPy:

1. Создание массивов: NumPy предоставляет функцию `numpy.array()`, которая позволяет создавать массивы из списков или других итерируемых объектов. Например:

```python
import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
```

2. Операции с массивами: NumPy позволяет выполнять различные операции с массивами, такие как сложение, вычитание, умножение и деление. Например:

```python
import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

result = array1 + array2
```

3. Математические функции: NumPy предоставляет множество математических функций для работы с массивами. Некоторые из них включают в себя функции `numpy.sin()`, `numpy.cos()`, `numpy.exp()` и многие другие. Например:

```python
import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3])

result = np.sin(array)
```

4. Индексация и срезы: NumPy позволяет легко индексировать и выполнять срезы массивов. Например:

```python
import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(array[0]) # Выводит первый элемент массива
print(array[1:4]) # Выводит элементы с индексами 1, 2 и 3
```

5. Матричные операции: NumPy позволяет выполнять различные матричные операции, такие как транспонирование, умножение и нахождение определителя. Например:

```python
import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

transpose = np.transpose(matrix)
product = np.dot(matrix, transpose)
determinant = np.linalg.det(matrix)
```

Это лишь некоторые из множества полезных функций, предоставляемых NumPy. Библиотека имеет множество дополнительных функций, которые могут быть полезными при работе с массивами и матрицами в Python.