Полный курс по библиотеке Numpy. Полезные функции

-подписывайтесь на наш телеграм анализ данных на Python, где мы Data Science обучаем на практике. - маст-хэв папка для всех, кто интересуется машинным обучением. - часть 1 Основы NumPy - - код из видео - задачи по numpy Упражнения: Введение в 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 `()`, которая позволяет создавать массивы из списков или других итерируемых объектов. Например: ```python import numpy as 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 = ([1, 2, 3]) array2 = ([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 `()`, `()`, `()` и многие другие. Например: ```python import numpy as np array = ([1, 2, 3]) result = (array) ``` 4. Индексация и срезы: NumPy позволяет легко индексировать и выполнять срезы массивов. Например: ```python import numpy as 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 = ([[1, 2], [3, 4]]) transpose = (matrix) product = (matrix, transpose) determinant = (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.