Статьи по теме numpy

Публикации по теме 'numpy'

Основы NumPy: расширенные операции с массивами

Добро пожаловать обратно в серию NumPy! В этом посте мы рассмотрим расширенные операции с массивами, которые полезны для задач науки о данных, включая математические функции, агрегатные функции и широковещательную рассылку. Математические функции NumPy предоставляет множество математических функций, которые можно использовать для выполнения поэлементных операций над массивами. Вот некоторые примеры: abs : вычисляет абсолютное значение каждого элемента exp : вычисляет показатель..

Понимание нейронных сетей: НС с нуля в Numpy

Архитектуры нейронных сетей неуклонно развиваются по размеру и сложности, например. PALM от Google или известные языковые модели GPT-2 и GPT-3. В этой статье я хочу сделать шаг назад, к основным понятиям нейронных сетей. Мы реализуем нейронную сеть в нескольких строках кода Python без каких-либо зависимостей, но Numpy для предсказания знаменитого набора данных Iris . Вам не нужны какие-либо базовые знания, кроме некоторых основ исчисления и матричных вычислений. . Выше вы можете..

Основы Numpy — 1

NumPy — популярная библиотека для числовых вычислений на Python. Давайте рассмотрим два распространенных метода массива, используемых в NumPy, и простые примеры, чтобы продемонстрировать их использование. array.shape: возвращает форму массива в виде кортежа. import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(a.shape) # Output: (2, 3) Здесь форма выражается количеством строк и количеством столбцов (в двух измерениях). array.reshape: возвращает массив с новой..

Введение в Python, Jupyter Notebook, NumPy и pandas

Этот учебник по питону разработан как подготовительный курс к исследовательской школе TERI-NORCE на «На пути к науке о данных в исследованиях климата: перспективы экстремальных климатических явлений». Python сам по себе является прекрасным языком программирования, но, добавляя экосистему библиотек в среду программирования Python, он становится очень мощным. Мы очень кратко рассмотрим основы Python и перейдем к его библиотекам (numpy, scipy, matplotlib, xarray, cartopy),..

Преимущество производительности операций без копирования DataFrame

Как StaticFrame может превзойти Pandas, используя представления массива NumPy Массив NumPy — это объект Python, который хранит данные в непрерывном буфере C-массива. Превосходная производительность этих массивов обусловлена не только их компактным представлением, но и способностью массивов совместно использовать представления этого буфера среди многих массивов. NumPy часто использует операции с массивами без копирования , создавая производные массивы без копирования подчиненных..

1️⃣ Установите Docker на локальную виртуальную машину.

Введение. Docker — это мощный инструмент, позволяющий легко контейнеризировать приложения, обеспечивая согласованную и изолированную среду. В этом руководстве мы рассмотрим процесс установки Docker, настройки локальной виртуальной машины, установки Python и необходимых библиотек и, наконец, запуска модели машинного обучения внутри контейнера Docker. Давайте погрузимся! ЗАДАЧА 1️⃣ : установите Docker на локальную виртуальную машину: yum install docker -y systemctl start docker..

Панды: от нуля до героя

Полная статья, которую вы можете читать во время просмотра своего любимого дневного телевизора, но она достаточно хороша, чтобы научить вас всему, что вам нужно знать, чтобы на самом деле выполнить работу. Начиная Pandas — это библиотека для анализа и обработки данных на Python. Pandas широко используется для науки о данных и машинного обучения. Он разработан поверх другого пакета Python под названием NumPy, который используется для научных вычислений. Если вы мало знаете о..