Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  1. Учебники по Pandas и Numpy

Numpy

PreviousУчебники по Pandas и NumpyNextФункция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку

Last updated 7 days ago

Numpy - это невероятная библиотека, используемая для работы с массивами и матрицами для решения задач линейной алгебры и многих других задач. Библиотека предоставляет массивы похожие на списки, которые могут быть в 50 раз быстрее, чем списки Python. Библиотека лежит в основе многих других библиотек.

  • В мире глубокого обучения активации вдыхают жизнь в нейронные сети, внося нелинейность и позволяя им изучать сложные закономерности. Функция Rectified Linear Unit (ReLU) является краеугольным камнем функции активации, обеспечивающей простую нейронную эффективность для уменьшения воздействия проблемы исчезающего градиента. В этом полном руководстве по функции активации ReLU… Подробнее »Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку

  • В этом уроке вы узнаете, как нормализовать массивы NumPy, включая многомерные массивы. Нормализация является важным навыком для любого аналитика данных или специалиста по данным. Нормализация относится к процессу масштабирования данных в определенном диапазоне или распределении, чтобы сделать их более подходящими для анализа и обучения моделей. Это важный и общий этап предварительной обработки… Подробнее »Как нормализовать массивы NumPy (Масштабирование Min-Max, Z-оценка, L2)

  • В этом учебнике вы узнаете, как использовать Python для вычисления векторного произведения. В частности, вы научитесь вычислять векторное произведение с помощью популярной библиотеки NumPy, а также как рассчитать его с нуля. Векторное произведение - это общая математическая векторная операция, которая принимает на вход два вектора и производит третий вектор, который…

  • В этом руководстве вы научитесь использовать функцию разделения NumPy для разделения массива на части. Умение работать и манипулировать массивами в NumPy с помощью Python является важным навыком для всех, кто работает с данными. К концу этого руководства вы научитесь: Хотите узнать, как...

  • В этом учебнике вы научитесь использовать NumPy для применения функции к массиву с помощью различных методов, таких как NumPy vectorize. Умение применять одну и ту же функцию к каждому элементу массива является важным навыком. Однако, поскольку массивы NumPy часто могут быть довольно большими, мы должны учитывать производительность при…

  • Массивы NumPy играют ключевую роль в анализе данных и рабочих процессах в области науки о данных (Data Science) на языке Python. В связи с этим, умение генерировать массивы является важным навыком. В этом уроке вы научитесь использовать функцию NumPy full() для создания массивов, заполненных заданным значением. Эта функция аналогична функциям NumPy zeroes() и...

  • Массивы NumPy необходимы для большинства рабочих процессов анализа данных и науки о данных. Возможно, вы захотите ограничить массивы так, чтобы они содержали значения в пределах минимального и максимального диапазонов – именно это и достигается с помощью функции NumPy clip. В этом уроке вы узнаете, как ограничить значения массива NumPy, используя функцию .clip().…

  • Функция NumPy cumsum используется для расчета кумулятивной суммы элементов в массиве NumPy по указанной оси. В этом уроке вы узнаете, как использовать функцию NumPy cumsum для расчета кумулятивных сумм массивов. Функция позволяет указывать ось, по которой будут вычисляться суммы, а также...

  • В этом уроке вы научитесь использовать функцию гистограммы NumPy для расчета гистограммы заданного набора данных. Гистограмма показывает частоту числовых данных в группах диапазонов. Используя NumPy для расчета гистограмм, вы можете легко рассчитать и получить доступ к частотам (относительным или абсолютным) различных значений.

  • В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию NumPy arange для создания последовательности чисел. В нем вы найдете всю необходимую информацию, включая способы настройки функции для ваших потребностей. NumPy предлагает ряд различных функций для создания массивов, таких как функция np.linspace()…

  • Это исчерпывающее руководство научит вас всем способам индексации и формирования срезов массивов NumPy. NumPy является необходимой библиотекой для любого аналитика данных или ученого-данных, использующего Python. Эффективная индексация и создание срезов массивов NumPy могут сделать вас более квалифицированным программистом. По окончании этого урока вы узнаете: Как…

  • В этом уроке вы узнаете, как освоить функцию NumPy argmin() для нахождения позиции индекса минимального значения в массиве NumPy. Функция np.argmin() предоставляет невероятные возможности для работы с одномерными и многомерными массивами. Вы также узнаете, как расширить функциональность до Pandas DataFrames, что позволяет находить значения по…

  • В этом учебном пособии вы узнаете, как выровнять массив с помощью функции flatten в NumPy, что означает преобразование массива в одномерный. Функция flatten в NumPy позволяет превратить многомерный массив в одномерный. Эта функция позволяет легко выравнивать массивы различными способами, включая выравнивание по столбцам и по строкам.

  • В этом учебном пособии вы научитесь использовать функцию stack() библиотеки NumPy для объединения массивов NumPy различными способами вдоль осей NumPy. NumPy является необходимой библиотекой Python для всех, кто работает с данными в Python. Функция stack() позволяет комбинировать массивы NumPy разными способами вдоль осей NumPy. К концу этого учебного пособия вы…

  • В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию NumPy squeeze(). Функция np.squeeze() позволяет удалять одномерные записи из формы массива. Это позволяет лучше преобразовывать массивы, которые не имеют формы, подходящей для работы, которую вы выполняете. Короче говоря, функция возвращает входной массив…

  • В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию повторения NumPy, np.repeat(). Функция np.repeat() используется для повторения массивов и предоставляет значительные возможности для настройки способа повторения массивов. Умение работать с массивами NumPy является важным навыком для анализа данных, науки о данных и глубокого обучения. По завершении этого…

  • В этом учебном руководстве вы узнаете, как использовать функцию экспоненты NumPy, np.exp(). Функция возводит константу Эйлера, e, в заданную степень. Поскольку константа Эйлера имеет множество практических применений в науке, математике и глубоком обучении, умение эффективно работать с этой функцией является важным навыком для любого пользователя Python!

  • В этом учебном пособии вы узнаете, как реализовать активационную функцию сигмоида на Python. Поскольку функция сигмоида является активационной функцией в нейронных сетях, важно понимать, как ее реализовать на Python. Вы также узнаете некоторые ключевые атрибуты функции сигмоида и почему она такая полезная функция в…

  • В этом учебном пособии вы научитесь использовать мощную функцию дополнения NumPy для дополнения массивов и матриц в NumPy и Python. Функция является мощным методом, который часто используется в глубоком обучении, особенно при разработке сверточных нейронных сетей. Владение этой функцией позволит вам создавать мощные системы глубокого обучения…

  • В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию NumPy where() для обработки или возвращения элементов на основе одного или нескольких условий. Функция np.where() является одной из самых мощных функций, доступных в NumPy. Функция позволяет возвращать индексы, где выполняется условие, или обрабатывать элементы массива…

  • В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию NumPy argmax() для нахождения индекса наибольшего значения в массиве. Функция np.argmax() может использоваться для нахождения максимального значения в массиве, а также по осям разных размерностей. Функция часто может вызывать затруднения, но это руководство должно…

  • В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать функцию NumPy linspace для создания массивов равномерно распределенных чисел. Это может быть невероятно полезно, когда вы работаете с численными приложениями. Функция NumPy linspace позволяет создавать равномерно распределенные диапазоны чисел и настраивать эти массивы с помощью широкого ассортимента параметров.

  • В этом уроке вы узнаете, как использовать функцию NumPy logspace и как использовать ее различные параметры. Функция np.logspace() используется для возвращения чисел, равномерно распределенных на логарифмической шкале. Функция позволяет вам указывать множество различных атрибутов, включая изменение основания логарифмической шкалы, которую вы хотите…

  • В этом учебном руководстве вы узнаете, как использовать функцию tile() NumPy для расположения массивов с помощью Python. Функция tile() NumPy принимает массив в качестве входных данных и создает новый массив, повторяя входной массив различными способами. Владение навыками работы с массивами NumPy и их изменение является важным умением для работы с данными…

  • В этом учебном пособии вы узнаете, как конкатенировать массивы NumPy в Python. Умение работать с массивами NumPy является важным навыком по мере вашего продвижения в области данных в Python. Поскольку массивы NumPy могут быть одномерными или двумерными, важно понимать различные способы их объединения. Вы узнаете…

  • В этом учебнике вы узнаете, как генерировать матрицу с нулями, используя функцию NumPy zeros. Массивы и матрицы с нулями имеют особое значение в машинном обучении. Умение эффективно их создавать позволит вам стать более компетентным в линейной алгебре и машинном обучении.

  • В этом руководстве вы узнаете, как получить и использовать значение числа Пи в Python. Мы рассмотрим несколько различных способов, с помощью которых вы можете получить и сохранить значение Пи в Python. Сначала мы рассмотрим библиотеку math, а затем библиотеку NumPy. Мы исследуем, почему вам может понадобиться…

  • В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию random.normal в Numpy для создания нормальных (или гауссовых) распределений. Функции предоставляют вам инструменты, позволяющие создавать распределения с конкретными средними и стандартными отклонениями. Кроме того, вы можете создавать распределения различного размера.

  • В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать библиотеку NumPy на Python для data science. Вы узнаете, почему эта библиотека имеет значение в мире data science и почему она является основой для многих других библиотек. Вы познакомитесь со структурой данных ndarray от NumPy и узнаете, как она работает.

  • Узнайте, как использовать Python и numpy для расчета скалярного произведения, включая операции с массивами различных размерностей и со скалярами.

  • Узнайте, как использовать Python для расчета натурального логарифма, который часто обозначается как ln, с помощью библиотек math и numpy, а также как его построить.

Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
Как нормализовать массивы NumPy (Масштабирование Min-Max, Z-оценка, L2)
Как рассчитать векторное произведение в Python
Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
NumPy full: Создание массивов с заданным значением заполнения
NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
Реализация функции сигмоида на Python
NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
NumPy where: Условная обработка элементов массива
np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
NumPy linspace: Создание равномерно распределенных массивов с помощью np.linspace
NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
Различные способы конкатенации массивов NumPy в Python
NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
NumPy для Data Science на Python
Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
Расчет натурального логарифма на Python