Numpy

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.

• Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку

  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

• Как нормализовать массивы NumPy (Масштабирование Min-Max, Z-оценка, L2)

  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)

• Как рассчитать векторное произведение в Python

  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…

• Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части

  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...

• NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву 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…

• NumPy full: Создание массивов с заданным значением заполнения 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...

• NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями

  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().…

• NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy

  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...

• Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму

  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.

• NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)

  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()…

• Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство

  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…

• NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах

  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…

• Выравнивание массива с помощью NumPy flatten

  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.

• Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack

  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…

• Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze

  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…

• Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy

  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…

• Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты 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!

• Реализация функции сигмоида на 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…

• NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц

  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…

• NumPy where: Условная обработка элементов массива

  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…

• np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax

  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…

• NumPy linspace: Создание равномерно распределенных массивов с помощью np.linspace

  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.

• NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()

  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…

• Использование NumPy Tile для Расположения Массивов

  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…

• Различные способы конкатенации массивов NumPy в Python

  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…

• NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy

  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.

• Использование числа Пи в Python (NumPy и Math) 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…

• Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)

  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.

• NumPy для Data Science на Python

  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.

• Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python

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

• Расчет натурального логарифма на Python

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