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Dominio de la biblioteca computacional Numpy

Aprender los proyectos de Numpy en acción

población aplicable

Estudiantes orientados a la Inteligencia Artificial y el Análisis de Datos
Cursos

¿Por qué quieres aprender Numpy?
NumPy es una extensión de la biblioteca de lenguaje Python. Soporte para matrices multidimensionales y operaciones de matriz, además de proporcionar un gran número de bibliotecas matemáticas para las operaciones de matriz.Numpy es la inteligencia artificial, los profesionales de análisis de datos deben tener los conocimientos y habilidades, sino también para aprender las extensiones de Python posteriores (Matplotlib, SciPy, Pandas, Seaborn, Scikit-imagen y así sucesivamente) la base de la biblioteca.

[Razones por las que le recomiendo que haga este curso]
(1) Ilustrado: el curso se explica utilizando Jupyter Notebook, con ilustraciones y narraciones correspondientes al código Numpy. Sus archivos se compartirán con los participantes y podrán utilizarse como libro electrónico interactivo.

(2) Rico en casos: cada punto de conocimiento se ilustra con ejemplos de código Numpy; los puntos difíciles se ilustran y explican mediante diagramas. Otro proyecto Numpy proporciona casos prácticos: análisis de datos y cálculo sobre el conjunto de datos Iris.

(3) Contenido exhaustivo y sistemático: cubre el uso básico y avanzado de Numpy, incluyendo: ndarray, creación de arrays, copia de arrays, acceso a arrays, aritmética de arrays, operaciones con arrays, arrays iterativos, arrays enmascarados, arrays estructurados, funciones de propósito general, funciones matemáticas, funciones estadísticas, funciones de ordenación, búsquedas condicionales, números aleatorios, intercambio de bytes y álgebra lineal, Lectura y escritura de archivos de datos, etc.

Juguetear es un ámbito que demuestra un gran interés por el campo y una gran comprensión y habilidad para utilizarlo con destreza. Espero que este curso te ayude a jugar con Numpy.

[Estructura del sistema de programas]

Catálogo de cursos

Curso 06:53
Instalación de Numpy 10:55
Uso de Jupyter Notebook 07:08
Un primer vistazo a Numpy 04:50
objeto ndarray 07:28
Tipo de datos objeto dtype 10:17
Propiedades de las matrices 12:03
Creación de una matriz 23:40
Copiar matrices 03:07
Copias y vistas 05:50
Acceso a matrices - Indexación y segmentación 11:21
Acceso a matrices - Indexación avanzada 14:06
Aritmética de matrices Numpy 06:02
Operaciones con matrices - producto punto 11:59
Operaciones con matrices - Comparación y lógica 03:37
Manipulación de matrices - aplanar 09:56
Manipulación de matrices - remodelación 02:13
Operaciones con matrices - Cambio del número de dimensiones 08:20
Aritmética de matrices - Emisión 10:31
Manipulación de matrices - mosaico 05:06
Manipulación de matrices - Transponer y voltear 11:32
Manipulación de matrices: empalme y apilamiento de matrices 07:35
Manipulación de matrices - Dividir matrices 03:41
Manipulación de matrices - Añadir y eliminar elementos 18:38
Iteración de matrices 07:29
maskedarray 05:33
Matrices estructuradas 09:39
Funciones genéricas (ufunc) 09:38
Funciones matemáticas 13:41
Funciones estadísticas 19:30
Funciones de clasificación 05:59
Búsqueda condicional 09:16
Números aleatorios 12:39
Intercambio de bytes 03:56
Álgebra lineal 13:32
Lectura y escritura de archivos de datos 12:50
Proyecto Práctico - Introducción al conjunto de datos Iris 04:22
Proyecto práctico - Análisis del conjunto de datos del iris1 15:48
Proyecto práctico - Análisis del conjunto de datos del iris 2 22:14
Proyecto en acción - Análisis del conjunto de datos Iris3 34:17
Resumen del curso 01:29

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