Numpy уроки

Numpy уроки смотреть последние обновления за сегодня на .

Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

60333
2369
127
00:38:26
28.09.2020

Сегодня мы изучим основы библиотеки NumPy. Научимся работать с одномерными массивами, матрицами. Рассмотрим стандартные функции, операции и объекты данной библиотеки. ✔Основы Matplotlib | Построение Графиков На Python: 🤍 ✔ Ссылка на группу ВКонтакте: 🤍 ✔ Telegram: 🤍 ✔ Канал PyLounge: 🤍 ✔ По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer🤍gmail.ru ✔ Music: 🤍 ✔ Хочешь поддержать канал: Никнейм QIWI Кошелька - PYLOUNGE Ссылки из видео: ✔ Jupyter-файл с основами NumPy из видео: 🤍 ✔ NumPy: 🤍 ✔ NumPy Cheat Sheet — Python for Data Science: 🤍 Привет! Я долго занимаюсь программированием, в частности программирование на языке Python. Я много чего узнал за это время, и мне есть, чем поделиться со зрителями моего канала. Здесь выходят разнообразные ролики, касающиеся IT-тематики и программирования. Подписывайся, будем узнавать что-то новое и работать вместе! Погнали! #numpy #python #data_science #уроки_python #pylounge

Python NUMPY - Полный Курс для Начинающих

9880
392
30
01:04:12
05.06.2021

Аве, кодер! Добро пожаловать на мастеркласс-интенсив - numpy для начинающих, где на протяжении увлекательного часового урока мы пройдем путь от основ до подступов к следующему, более продвинутому уровню. Enjoy! Тайм-коды: 0:00 import numpy, _version_ 1:34 array() сделать массив. Список - в массив, кортеж - в массив 4:29 arange(10) сделать массив из 10 элементов 5:21 len() длина 6:08 linspace, size для расстановки 9:49 zeros() для заполнения пустыми значениями (нулями), ones() для заполнения единицами 12:30 вектор (одномерный, однострочный массив) 14:21 матрицы. shape (форма массива) 16:50 функции. Можно передать массиву в качестве параметра (так же, как индекс). Фильтр 19:16 logical_and Комбинирование фильтров 21:17 Broadcasting Работа с массивами разных размеров и форм. 3D массив 23:23 reshape делает копию массива и меняет форму 23:40 dot перемножение матриц 25:38 shape, sum(, axis) Ось: 0,1,2 (0матрица, 1строки, 2столбцы или 0строки, 1столбцы) 27:19 правила броадкастинга Broadcasting Rules 28:09 random функция - рандомизатор 28:50 set_printoptions() 29:07 перемножение 3D И 2D матриц 30:26 3Dматрица / вектор 30:51 структурированные массива Structured Arrays Последовательность именованных полей (с данными любого типа) employees_array 35:44 company_employees_all 38:01 добавление элементов в массив trial_ave_array. append() 40:15 new_trial_array 42:05 stack, hstack(горизонтально, 0 ось), vstack(вертикально, 1 ось) поставить 1 матрицу на другую 43:33 вставка в массив insert() 45:25 удаление и копирование элементов. empty() создает пустой массив copyto(), delete() 47:22 конкатенация. Объединение одного с другим concatenate 49:25 циклы в массивах и матрицах 52:01 split() разделяет массив на подмассивы по параметру 55:11 ravel() сравнять 55:59 nolarray.flat (итератор) возвращает копию массива, расплющенного до 1 измерения 56:48 Перегруппировка элементов внутри самого массива. Перевернуть: fliplr (слева направо), flipud (сверху вниз), прокручивать элементы: roll() 1:01:01 rot90() поворот на 90 градусов 1:01:51 повторение последовательности элементов массива n раз tile 1:04:19 повторение каждого элемента n раз repeat #авекодер #python #numpy #numpyдляначинающих #machinelearning #datascience Telegram: 🤍 VK: 🤍 Instagram: 🤍 Поддержи проект: 🤍 paypal.me/avecoder 🤍 BTH: 1BmLvUFiJaVpCAwhzW3ZwKzMGWoQRfxsn4 ETH: 0x6f1A488c9b12E782AEF74634a40A79b1631237aB Ave Coder на английском: 🤍 Аве Кодер! Меня зовут V и я кодер. Я экспортирую из Англии: актуальные туториалы, computer science, брейнхаки, лайфхаки, здоровье кодера, тревэл он нью левэл, английский для кодера, как кодеру не помереть с голоду, юмор и многое другое. Так что ставь императорский палец вверх, подписывайся и бей в колокол!

#1. Пакет numpy - установка и первое знакомство | NumPy уроки

42478
1391
71
00:11:43
01.12.2020

Что из себя представляет пакет NumPy для языка Python. Как он устанавливается и импортируется в программы. Первое знакомство с массивами array. Способ их задания с помощью функции array и демонстрация некоторых возможностей. Инфо-сайт: 🤍 Функция array: 🤍

Python для Data Science: Урок 1:NumPy: Введение и основы

1959
58
5
00:10:06
31.03.2021

В этом видео вы узнаете, как установить NumPy и некоторые основы для начала. Если вы новичок на Python, проверьте Python для начинающих: 🤍 #питондляdatascience #jupiterpython #питонбиблиотеки

#1 | Python NumPy | Что такое array, arange и dot

6095
418
19
00:08:12
10.09.2020

Сегодня мы начнём разбирать библиотеку NumPy. Разберём, чем отличаются массивы от списков; Как создавать массивы; Что такое транспонирование, и как это применить в коде; А также рассмотрим, как можно перемножить массив на массив. Привет! Меня зовут Игорь. На моём канале ты сможешь найти уроки по программированию нейросетей. Моя цель - сделать программирование более доступным и понятным. Для просмотра моих видео вам не нужно высшее образование по Computer science. Все непонятные темы и термины я буду понятно объяснять и показывать на примерах. В этом курсе, мы с вами рассмотри библиотек NumPy для языка программирования Python. Эта библиотека, была создана для облегчения работы с массивами и математическими формулами. Функционал у этой библиотеки - ОГРОМНЫЙ, так что, за один ролик мы не управимся. А чтобы не пропустить новые ролики по NumPy - подпишись на канал, и жмякни в колокольчик :3 💲💲 Поддержать выход новых роликов и автора в том числе: 🤍 Ссылки из видео: Курс по нейросетям - 🤍 Мои ссылки: Группа VK - 🤍 GitHub - 🤍 #numpy #программирование #python #массивы

#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки

15599
686
32
00:21:23
05.12.2020

Рассматриваются функции автозаполнения: empty, eye, identity, ones, zeros, full. Функции создания матриц: mat, diag, diagflat, tri, tril, triu и vander. Функции формирования числовых диапазонов: arange, linspace, logspace, geomspace. Функции формирования массивов на основе данных: array, asanyarray, copy, fromfunction, fromiter, fromstring. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки

16727
850
29
00:13:10
03.12.2020

Какие типы данных существуют в NumPy. Как их явно задавать при создании массивов. Преобразование типов с помощью объектов-типов. Способы создания массивов функцией array(). Расположение осей многомерных массивов. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

2. Библиотека Numpy. Курс "ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ДАННЫХ" | Технострим

47992
829
20
01:51:24
21.10.2019

Лекция №2 "Библиотека Numpy". Курс "Введение в анализ данных" Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова Другие лекции этого курса: 🤍 📝 ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ: Описание и программа: 🤍 Короткое видео о курсе: 🤍 Цель курса — познакомить слушателей с сферой анализа данных, основными инструментами, задачами и методами, с которыми сталкивается исследователь данных в работе. 👨‍🎓 ВМЕСТЕ С ЭТИМ КУРСОМ РЕКОМЕНДУЕМ ИЗУЧИТЬ: Курс "Data Mining" 🤍 Курс "Углубленное программирование на C/С" 🤍 Курс "Алгоритмы и структуры данных" 🤍 #анализданных #python #программирование _ ТЕХНОСТРИМ - образовательный канал для IT специалистов. _ 💡 ПОДПИСЫВАЙСЯ, ЕСЛИ ТЕБЕ ИНТЕРЕСНО УЗНАТЬ: ✔ как наши преподаватели – топовые специалисты Mail.Ru Group руководят разработкой в таких проектах, как Почта, ВКонтакте, Облако, Maps.me, Одноклассники, и решают сложные задачи каждый день ✔ реальные примеры из практики с анализом их достоинств и недостатков ✔ современные технологии, которые применяются в проектах-лидера Рунета ✔ о митапах, мастер-классах, вебинарах и других мероприятиях, которые проводятся на базе вузов и Mail.Ru Group. 🔥 Нажмите здесь для подписки ‣ 🤍 Все наши лекции проходят в ведущих вузах страны: МГУ, МГТУ, МФТИ, МИФИ, СПбПУ. _ 📚 ТЫ СТУДЕНТ? Вступай в наши образовательные проекты и участвуй в чемпионатах. Лучшие студенты получают возможность стажировки в Mail.Ru Group. Отбор - каждые полгода! Технопарк при МГТУ им. Баумана ‣ 🤍 Техносфера при МГУ им. Ломоносова ‣ 🤍 Технотрек при МФТИ ‣ 🤍 Техноатом при МИФИ ‣ 🤍 Технополис при СПбПУ ‣ 🤍 Игросфера при ВГУ ‣ 🤍 Игросфера при ПГУ ‣ 🤍 Чемпионаты для программистов ‣ 🤍 Mail.Ru Group для образования ‣ 🤍

#10. Базовые математические функции | NumPy уроки

4614
271
13
00:17:49
19.12.2020

Узнаете об основных математических функциях пакета NumPy: - функции sum, mean, min и max; - функции: np.abs, np.amax, np.amin, np.argmax, np.argmin, np.around, np.mean, np.log, np.log2, np.log10; - тригонометрические функции: np.sin, np.cos, np.tan, np.arccos, np.arcsin, np.arctan; - функции генерации псевдослучайных чисел: random.rand, random.randint, random.randn, random.seed; - функции перемешивания элементов массива: np.random.shuffle, np.random.permutation; - функции математической статистики: np.median, np.var, np.std, np.corrcoef, np.correlate, np.cov. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки

6344
291
19
00:13:50
21.12.2020

Как выполнять векторное и матричное произведения в пакете NumPy. Функции: dot, matmul, inner, outer. Оператор 🤍 заменяющий функцию dot. Рассматриваются элементы линейной алгебры модуля linalg. В частности: вычисление обратной матрицы, определение ранга матрицы. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки

7655
379
26
00:16:39
09.12.2020

Способы изменения формы (размерности) массивов. Свойство shape, методы: reshape, ravel, resize. Особенности операции транспонирования матриц (свойство T). Добавление и удаление осей функциями: expand_dims и squeeze. Объект newaxis. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#6. Объединение и разделение массивов | NumPy уроки

5999
310
17
00:14:18
11.12.2020

Как выполняется объединение и разделение массивов в NumPy. Функции объединения: hstack, vstack, column_stack, row_stack, concatenate. Объекты: r_ и c_. Функции разделения массивов: hsplit, vsplit, array_split. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки

3620
228
15
00:12:32
17.12.2020

Булевы операции сравнения элементов массивов NumPy. Функции greater, less, equal. Функции array_equal, all и any. Значения -inf, inf и nan. Функции isnan и isinf. Дополнительные функции: isfinite, iscomplex, isreal. Функции logical_and, logical_or, logical_not и logical_xor. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки

8044
416
18
00:12:06
07.12.2020

Основные свойства массивов (array): dtype, size, itemsize, ndim, shape. Что такое представление массивов. Метод view(). Создание копий массивов (метод copy()). Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки

3258
202
9
00:08:36
23.12.2020

Как формируются множества (unique) в пакете Numpy. Подробное рассмотрение функции unique и ее параметров: return_counts, return_index, return_inverse и axis. Рассматриваются основные операции над множествами: пересечение (intersect1d), объединение (union1d), вычитание (setdiff1d) и симметричная разность (setxor1d). А также функция in1d для определения значений вхождения одного множества в другое. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки

6238
329
20
00:24:37
13.12.2020

Как выполняется считывание и запись значений в массивы NumPy, используя индексы и срезы. Индексация и срезы многомерных массивов. Итерирование массивов (array) с помощью циклов for. Свойство flat. Что такое списочная индексация и как ее применять для одномерных и многомерных массивов. Булева списочная индексация. Изменение массивов через списочную индексацию. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy уроки

4541
271
16
00:10:50
15.12.2020

Узнаете об основных математических операциях с массивами NumPy: сложение, вычитание, умножение деление, возведение в степень, целый остаток от деления. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

NumPy kutubxonasi bilan ishlash| Python

1845
60
15
00:38:47
29.07.2020

1. YouTube: 🤍 2. Facebook: 🤍 3. Telegram: 🤍 *Video darslardagi kamchiliklar uchun uzr so'rab qolamiz. #python #numpy #dasturlash

Библиотека Numpy. Python Advanced. Урок 5

15336
273
4
00:28:15
10.06.2019

Промокод на скидку 15% на все курсы ITVDN- H94BCAB Полный видео курс- 🤍 Научить студентов использовать библиотеку numpy для решения математических задач, таких как работа с матрицами и векторами. Разобраться в особенностях данной библиотеки. Благодарим всех за лайки, перепосты, добавление в избранное! Также подписывайтесь на нас в социальных сетях: Facebook: 🤍 Telegram: 🤍 Vkontakte: 🤍 Instagram: 🤍 Twitter: 🤍 Linkedin: 🤍

Python 3 Уроки Для Начинающих | Data Science Уроки | Урок №3 NumPy массивы | Программирование Азы

2682
40
2
00:23:16
04.07.2020

🤍 😎 НЕ НАЖИМАТЬ!!! 🤍 Python 3 Уроки Для Начинающих Data Science Уроки В этом видео мы рассмотрим, как работать с массивами в Data Science библиотеке NumPy Python и Data Science простым и понятным для начинающих языком Ставим лайки 👍 и подписываемся 🔔 - развитие канала зависит от вас ✌️ Больше курсов на сайте 🤍 #MastersOfCode | Программирование Азы

#13. Транслирование массивов | NumPy уроки

3578
241
26
00:10:36
25.12.2020

Что такое транслирование массивов и как это работает в пакете NumPy. Примеры механизма транслирования. Функция ix_(). Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

Data Science Numpy На Python 3 С Нуля За 1 Час | Data Science Уроки

3733
68
6
01:09:27
30.06.2021

🤍 Data Science Numpy На Python 3 С Нуля За 1 Час | Data Science Уроки Python и Data Science для начинающих простым и понятным языком Ставим лайки 👍 и подписываемся 🔔 - развитие канала зависит от вас ✌️ Больше курсов на сайте 🤍 #MastersOfCode

Ultimate Guide to NumPy Arrays - VERY DETAILED TUTORIAL for beginners!

40414
1579
137
00:24:23
22.04.2022

In this tutorial, we will learn about NumPy arrays in great detail! 🤓 NumPy is one of the most popular Python libraries and just as it sounds - it deals with numbers! An array, on the other hand, is a collection of items of the same type and it's the data structure that NumPy uses. This video will give you the tools and demos to understand how NumPy manages data and how it approaches memory consumption. We will explore different functions and methods to: ⭐ create N-dimensional arrays ⭐ reshape arrays ⭐ sort arrays with different algorithms ⭐ filter and manipulate array values The goal of this Ultimate Guide (and all the future Ultimate Guides I'll be filming for other libraries) - is to cover a HUGE part of the NumPy documentation. It's meant for all the folks who learn by example rather than by reading dry text and hopefully this will take your NumPy skills to an expert level! 🥼🥼🥼 You can find PART 2 of this tutorial here: 🤍 If you don't feel like coding along with me, you can always clone my code from Wayscript! It's the IDE I'm using in this video, and if you like what you see - you can sign up for free!! 😀 ⭐ get complete tutorial code: 🤍 ⭐ what is Wayscript? 🤍 🛠️ Related Tutorials of Mine 🛠️ ⭐ PART 2 of NumPy The Ultimate Guide: 🤍 ⭐ Convert Binary to Decimal Like a Pro: 🤍 ⭐ Train Basic Neural Network with NumPy and Pandas: 🤍 ⭐ Python Learning Roadmap: 🤍 ⭐ Anaconda Guide for Beginners: 🤍 ⏲️ TIME STAMPS ⏲️ 00:00 - intro 00:43 - install NumPy 01:02 - import NumPy 01:09 - create an array with NumPy arange 04:09 - create an array with NumPy array 04:27 - why arrays are better than lists 07:08 - NumPy data types 08:06 - 2 dimensional arrays 09:47 - shape attribute 10:38 - reshape arrays 12:33 - create empty arrays 14:14 - NumPy eye function 15:10 - change array values 18:41 - sort NumPy arrays 21:13 - difference between copy and view 23:50 - next NumPy tutorial and thank you for watching! 🐍 Install with Anaconda 🐍 conda install -c anaconda numpy * more details here: 🤍 🔗 Important Links 🔗 ⭐ NumPy Documentation: 🤍 💳 CREDITS 💳 ⭐ Icons by: flaticon.com ⭐ Text Animations by: mixkit.co THANK YOU SO MUCH FOR WATCHING! 💗

Уроки Python с нуля, computer vision. Урок №1. Numpy Array

108
10
4
00:36:23
03.11.2022

В этом уроке мы ознакомимся с библиотекой Numpy, которая является вступительным шагом в мир компьютерного зрения, разберем основные команды и одно-двухмерные множества. Ссылка на установку Anaconda: 🤍 Ссылка на установку Numpy: 🤍 #програмирование #питон #python #opencvpython #computervision

Как анализировать данные с Python библиотеками Pandas и Numpy [GeekBrains]

43923
845
26
01:24:08
06.06.2018

Начни карьеру с бесплатного курса "Основы программирования" 🤍 Анализ данных с Python библиотеками Pandas и Numpy. Подписывайся на наш канал и смотри новые видео первым: 🤍 Проходи бесплатные курсы: 🤍 Выбери профессию: 🤍 Смотри вебинары: 🤍 Читай статьи: 🤍 Проверяй знания: 🤍 ВКонтакте 🤍 Facebook 🤍 Одноклассники 🤍 Telegram 🤍 Instagram 🤍 #программированиеpython #обучениеpython #вебинарpython #курсыpython #pythonонлайн #pythonбиблиотеки #geekbrains #программирование #курсыпрограммирования

Complete Python NumPy Tutorial (Creating Arrays, Indexing, Math, Statistics, Reshaping)

671181
20682
526
00:58:41
10.07.2019

Check out 🤍 to practice your Python Pandas data science skills! This video overviews the NumPy library. It provides background information on how NumPy works and how it compares to Python's Built-in lists. This video goes through how to write code with NumPy. It starts with the basics of creating arrays and then gets into more advanced stuff. A full video timeline can be found in the comments. Link to code used in video: 🤍 Feel free to watch at 1.5x to learn more quickly! If you enjoyed this video, please consider subscribing :). Let me know your feedback and what I should make a video on next. Videos of mine that use NumPy - Creating Connect 4 Game: 🤍 - Plotting (with some use of NumPy): 🤍 - Generating Mock Data: 🤍 Links with more information! NumPy vs Lists: 🤍 Indexing: 🤍 Array Creation Routines: 🤍 Math Routines Docs: 🤍 Linear Algebra Docs: 🤍 Video Timeline! 0:00 - Introduction 1:15 - What is NumPy 1:35 - NumPy vs Lists (speed, functionality) 9:17 - Applications of NumPy 11:08 - The Basics (creating arrays, shape, size, data type) 16:08 - Accessing/Changing Specific Elements, Rows, Columns, etc (slicing) 23:14 - Initializing Different Arrays (1s, 0s, full, random, etc...) 31:34 - Problem #1 (How do you initialize this array?) 33:42 - Be careful when copying variables! 35:45 - Basic Mathematics (arithmetic, trigonometry, etc.) 38:20 - Linear Algebra 42:19 - Statistics 43:57 - Reorganizing Arrays (reshape, vstack, hstack) 47:29 - Load data in from a file 50:20 - Advanced Indexing and Boolean Masking 55:59 - Problem #2 (How do you index these values?) - If you are curious to learn how I make my tutorials, check out this video: 🤍 Join the Python Army to get access to perks! YouTube - 🤍 Patreon - 🤍 *I use affiliate links on the products that I recommend. I may earn a purchase commission or a referral bonus from the usage of these links.

Уроки Python с нуля, computer vision. Урок №2. Numpy Image

103
6
0
00:21:08
04.11.2022

В этом уроке мы ознакомимся что такое цифровое изображение и Как с ним работать. Ссылка на установку matplotlib: 🤍 #програмирование #питон #python #opencvpython #computervision

Нейронная сеть на Python с нуля

59219
3374
149
00:14:40
08.03.2021

Давайте напишем свою нейронную сеть Python с нуля, без использования нейросетевых фреймворков! Вспомним, как работает инференс в полносвязных слоях в терминах линейной алгебры, научимся имплементировать его на питоне, и решим простую задачу классификации. Код из видео: 🤍 Меня зовут Дмитрий Коробченко, и на моём канале будет много чего интересного, так что подписывайтесь и нажимайте на колокольчик, чтобы ничего не пропустить: 🤍 #Нейросети​ #ГлубокоеОбучение​ #ДмитрийКоробченко​ #НейронныеСети​ #МашинноеОбучение​ #ИскусственныйИнтеллект​ #Python #Numpy

#12. Как строить трехмерные графики | Matplotlib уроки

6753
273
21
00:12:39
26.04.2021

Строим трехмерные графики функциями plot_wireframe() и plot_surface(), а также с помощью plot() и scatter(). Создание трехмерной системы координат с помощью класса Axes3D и через параметр projection функции add_subplot(). Формирование двумерной сетки функцией meshgrid() пакета numpy. Инфо-сайт: 🤍 Axes3D: 🤍 Matplotlib: 🤍

Пишу 3D Движок на Python [ Pygame + Numpy ]

104859
5309
385
00:21:56
07.10.2020

В этом видео вы узнаете как при помощи языка Python (Питон) написать простой, но функциональный программный 3D движок, используя библиотеки Pygame и Numpy. Будет объяснятся теория 3D графики, затронем фундаментальные вещи, реализуем передвижение, вращение и масштабирование трёхмерных объектов. А также создадим камеру, при помощи которой можно будет осматривать 3D объекты со всех сторон. При помощи этого движка можно будет загружать и отображать полигональную сетку реальных 3D моделей *.obj формата, которые содержат до 10к полигонов. Код проекта: 🤍 #standalonecoder

НЕЙРОСЕТЬ своими руками за 10 минут на Python

846159
38021
1710
00:11:10
09.06.2019

Пишем с нуля свою нейросеть (перцептрон). На языке Python с разбором как оно устроено. 🚀 Курс по Data Science: 🤍 = Сообщите менеджеру промо-код "Хауди Хо" чтобы получить 10% скидку! 🆇 Обещанные ссылки 🆇 1) Numpy - 🤍 2) Прошлый урок - 🤍 3) Статья по функциям активации - 🤍 4) Методы инициализации весов - 🤍 5) Крутой гайд для новичков по нейронкам - 🤍 🔵 Наш TELEGRAM: 🤍 Наш ВК: 🤍 Сотрудничество 🤍 💗 Музыка предоставлена YouTube Audio Library.

ТОП способов Ускорить Код Python. На примере построения Фрактала Мандельброта в Pygame

33782
2353
201
00:11:09
27.11.2021

В этом видео строим Фрактал Мандельброта в Pygame и применяем наиболее простые и эффективные способы ускорения кода языка программирования Python. Также будут использоваться параллельные вычисления на CPU и GPU. Разобрана эффективность применения следующих модулей: Numpy, Numba, Taichi Код: 🤍 #standalonecoder

Основы Pandas Python | Series, DataFrame И Анализ Данных

52904
1559
55
00:48:10
12.10.2020

В этом видео мы изучим основы библиотеки для обработки и анализа данных Pandas. Научимся работать с такими структурами данных как Series и DataFrameРассмотрим. Рассмотрим чтение, фильтрацию, группировку и обработку данных с помощью pandas. А также познакомимся со стандартными функциями, операция и фишками данной библиотеки. ✔ Основы Matplotlib | Построение Графиков На Python: 🤍 ✔ Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними: 🤍 ✔ Ссылка на группу ВКонтакте: 🤍 ✔ Telegram: 🤍 ✔ Канал PyLounge: 🤍 ✔ По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer🤍gmail.ru ✔ Music: 🤍 ✔ Хочешь поддержать канал: Никнейм QIWI Кошелька - PYLOUNGE Ссылки из видео: ✔ Jupyter-файл с основами Pandas из видео: 🤍 ✔ Pandas документация: 🤍 ✔ Pandas Cheat Sheet — Python for Data Science: 🤍 Привет! Я долго занимаюсь программированием, в частности программирование на языке Python. Я много чего узнал за это время, и мне есть, чем поделиться со зрителями моего канала. Здесь выходят разнообразные ролики, касающиеся IT-тематики и программирования. Подписывайся, будем узнавать что-то новое и работать вместе! Погнали! #pandas #python #data_science #уроки_python #pylounge

Урок 1. Обработка и анализ данных на Python. Знакомство с Pandas. Установка окружения

18015
453
11
00:25:40
18.10.2021

Подробнее о курсе "Обработка и анализ данных на Python. Библиотека Pandas": 🤍 Исходные материалы к уроку тут: 🤍 В данном уроке вы узнаете о том, что такое Pandas и как данная библиотека сможет помочь при работе с данными, их обработке и анализе данных. Для работы потребуется соответствующее окружение, поэтому в уроке будет показана его установка и настройка. В частности, из урока вы узнаете об установке Python и необходимой версии для работы. Также будет показана установка виртуального окружения для работы и установка необходимых библиотек в полученное виртуальное окружение.

Визуализация Данных на Python | Pandas и Matplotlib

29542
1275
61
00:10:01
08.10.2020

Сегодня мы научимся визуализировать данные на языке программирования Python, с помощью библиотек Pandas и Matplotlib. Визуальная информация лучше воспринимается и позволяет быстро и эффективно донести до зрителя собственные мысли и идеи. И если сравнить запись в виде кривой, и виде сухих чисел, то подавляющее большинство людей - выберет графический способ (так как это банально - удобнее) Привет! Меня зовут Игорь. На моём канале ты сможешь найти уроки по программированию нейросетей. Моя цель - сделать программирование более доступным и понятным. Для просмотра моих видео вам не нужно высшее образование по Computer science. Все непонятные темы и термины я буду понятно объяснять и показывать на примерах. Оставайся с нами, и чтобы не пропустить ни одного видео - подписывайся на канал и нажимай на колокольчик! 💲💲 Поддержать выход новых роликов и автора в том числе: 🤍 ► Плейлист "Программирование на Практике" - 🤍 ► Плейлист “Нейронные Сети на Понятном Языке” - 🤍 ► Плейлист "Изучение NumPy" - 🤍 ✅ Группа VK - 🤍 ✈️ Telegram канал – 🤍 #python #pandas #matplotlib

⚡ УСКОРЯЕМ PYTHON в 20 РАЗ! | Новый способ :3

112653
8921
1091
00:10:36
01.12.2020

Рабочий способ как ускорить любой Python код вплоть до 20 раз! Даже быстрее, чем C ⚡. 🚀 Профессия «Системный администратор» в SkillFactory: 🤍 = 50% скидки на обучение по промокоду Хауди Хо (до 10.12.2020) 🆇 Ссылки из видео 🆇 1) PyPy - 🤍 2) PyPy Advanced Download - 🤍 3) R 3.6.3 - 🤍 4) Rtools 35 - 🤍 5) RStudio - 🤍 6) rPython-win - 🤍 7) Python 2.7 - 🤍 8) MSVC версии 14 - 🤍 🔵 Наш TELEGRAM: 🤍 Наш ВК: 🤍 Сотрудничество 🤍 💗 Музыка предоставлена YouTube Audio Library.

Pandas - разбор всех основных возможностей на реальном датасете

43504
1838
84
00:34:48
07.09.2021

🔥 Индивидуальная программа по обучению data science под вашу цель с моей менторской поддержкой до результата: 🤍 Тут я рассказываю почему я создал эту программу, для кого она подходит и в чем ее преимущества: 🤍 🔥 Мой Telegram канал о Data science: 🤍 🔥 Поддержать канал: 🤍 Ссылка на код: 🤍 📖 Контакты Instagram: 🤍 Twitter: 🤍 Facebook: 🤍 LinkedIn: 🤍 GitHub: 🤍 ⏰ Таймкоды: 0:00 Введение 1:17 Создание датафрейма (DataFrame) 3:49 Экспорт датафрейма 4:38 Первичный анализ датафрейма 6:17 Одномерные данные / Series 7:18 Фильтрация по строкам (rows) и столбцам (columns) 14:43 Сортировка данных 16:20 Объединение датафреймов с помощью concat и merge 21:40 Аналитические функции (describe, mean и т.д.) 23:31 Группировка данных с помощью group by 26:12 Подсчет корреляции 26:33 Визуализация данных с помощью функции plot (matplotlib) 28:47 Изменение данных в Series и DataFrame #ershovds alexander ershov,александр ершов,pandas,pandas туториал,pandas для анализа данных,анализ данных,пандас,машинное обучение,аналитик данных,аналитик данных с нуля,аналитик данных профессия,pandas с нуля,pandas dataframe,pandas series,pandas series tutorial,pandas merge,pandas join,pandas group by,pandas groupby,python pandas,python pandas tutorial,pandas обучение,визуализация данных и машинное обучение:,визуализация данных,визуализация данных python

Slicing Operation in NumPy Array | Python Tutorials

41859
977
90
00:11:05
12.08.2019

In this Python Programming video tutorial you will learn about slicing operation in NumPy arrays in detail. NumPy is a library for the Python programming language, adding support for large, multi-dimensional arrays and matrices, along with a large collection of high-level mathematical functions to operate on these arrays. Here we will see how to retrieve collection of elements from 1 dimensional array 2 dimensional array and 3 dimensional array in detail. #numpy #Python For more free tutorials on computer programming 🤍 🤍

Основы Jupyter Notebook (Python)

32557
1038
41
00:33:32
14.12.2020

Jupyter Notebook – это некоторый инструмент, который позволяет писать, запускать и хранить код вместе с изображениями, комментариями, формулами и графиками в специальном файле с расширением .ipynb. Такой файл называется ноутбуком или блокнотами. Это один из главных инструментов любого data science-специалиста и не только. Поэтому в этом видео я расскажу про основы Jupyter Notebook, а также разберёмся, что такое IPython и JupyterLab. ✔ 10 Трюков/Хитростей Python Которые Вы Должны Знать: 🤍 ✔ Ссылка на группу ВКонтакте: 🤍 ✔ Telegram: 🤍 ✔ Канал PyLounge: 🤍 ✔ По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer🤍gmail.ru ✔ Music: 🤍 ✔ Хочешь поддержать канал: Никнейм QIWI Кошелька - PYLOUNGE Материалы из видео: ✔ Магические команды: 🤍 ✔ Jupyter: 🤍 ✔ Демо Jupyter Notebook и Jupyter Lab: 🤍 Привет! Я долго занимаюсь программированием, в частности программирование на языке Python. Я много чего узнал за это время, и мне есть, чем поделиться со зрителями моего канала. Здесь выходят разнообразные ролики, касающиеся IT-тематики и программирования. Подписывайся, будем узнавать что-то новое и работать вместе! Погнали! #python #jupyter #jupyter_notebook #pylounge

Уроки Python / Как в Python работать с массивами==списками

18907
552
43
00:10:13
07.11.2019

Привет, друзья! В этом видео я вам расскажу, как в питоне работать с массивами, здесь они называются СПИСКАМИ. Массивы/Списки представляют собой последовательность данных, которые можно либо динамически создавать и записывать в память, либо заранее создать и уже работать с этим объемом данных в программе. Когда это бывает нужно?! Например, если вы делаете игру, то массив/список может содержать в себе параметры героя: сколько у него оружия, какие доспехи, какой путь он прошел, какие раскрыл секреты и так далее. Также массивы/списки используется для анализа данных. Например, когда вы хотите проанализировать финансовые показатели какой-нибудь компании - вы можете записать в массив/список эти данные и сравнить с такими же показателями другой компании. А если у вас их сотни, то тогда пробежаться по всем массивам/спискам и выявить какие то усредненные показатели. Конечно, если брать игры, то данные массивов/списков обычно сохраняются во время игры в файл. И если игра довольно старая и файл не зашифрован или разработчики не позаботились об этом, то вы можете, когда выйдете из игры, отредактировать этот файл, поменять эти данные – параметры игрока, на чуть-чуть другие 😊 , и у вас изменится количество оружия в игре, количество жизней, и в таком духе. Вот пример задания массива: arr_a = array[34, 345,3453, 5, “Hi!”, “World”] Вот пример вывода массива: for i in range(len(arra_a)): print(arr_a[i]) При выполнении выведет на экран: 34 345 3453 5 Hi! World Для получения размера массива – команда len - len(arra_a). Для вывода элемента по счету 4-го: print(arr_a[3]) тройка – потому что счет начинается с нуля! Выведет 5 на экран. Можно расширить массив команда – extend, либо можно даже сложить два массива – и они объединятся в один большой. Если Вам понравилась публикация, подписывайтесь на канал! Ставьте лайки, тогда будем еще писать такой контент :) Если есть вопросы или пожелания, то пишите, в комментариях. #Python #массив #array #питон #обучение #программирование #программист #образование #технологии Python, массив, array, питон, обучение, программирование, программист, образование, технологии Приходите к нам на сайт: 🤍 Подписывайтесь на наш канал в YouTube: 🤍 Вступайте в нашу группу ВК: 🤍 Задавайте вопросы – постараюсь ответить 😊 Удачи в таких классных начинаниях! Дополнительная информация: Методы массивов (array) в python array.typecode - TypeCode символ, использованный при создании массива. array.itemsize - размер в байтах одного элемента в массиве. array.append(х) - добавление элемента в конец массива. array.buffer_info() - кортеж (ячейка памяти, длина). Полезно для низкоуровневых операций. array.byteswap() - изменить порядок следования байтов в каждом элементе массива. Полезно при чтении данных из файла, написанного на машине с другим порядком байтов. array.count(х) - возвращает количество вхождений х в массив. array.extend() - добавление элементов из объекта в массив. array.frombytes(b) - делает массив array из массива байт. Количество байт должно быть кратно размеру одного элемента в массиве. array.fromfile(F, N) - читает N элементов из файла и добавляет их в конец массива. Файл должен быть открыт на бинарное чтение. Если доступно меньше N элементов, генерируется исключение EOFError , но элементы, которые были доступны, добавляются в массив. array.fromlist(список) - добавление элементов из списка. array.index(х) - номер первого вхождения x в массив. array.insert(n, х) - включить новый пункт со значением х в массиве перед номером n. Отрицательные значения рассматриваются относительно конца массива. array.pop(i) - удаляет i-ый элемент из массива и возвращает его. По умолчанию удаляется последний элемент. array.remove(х) - удалить первое вхождение х из массива. array.reverse() - обратный порядок элементов в массиве. array.tobytes() - преобразование к байтам. array.tofile(f) - запись массива в открытый файл. array.tolist() - преобразование массива в список. append() Добавляет элемент на конец списка clear() Удаляет все данные элементы из списка copy() Возвращает копию документа Список count() Возвращает количество элементы с заданным значением extend() Добавить элементы a список (или любой итерационный), до конца текущего списка index() Возвращает индекс из первый элемент с заданным значением insert() Добавляет элемент на заданная позиция pop() Удаляет элемент в поле заданная позиция remove() Удаляет первый вариант товар с указанным значением reverse() Реверсирует ордер из списка: sort() Сортировка списка

Назад
Что ищут прямо сейчас на
numpy уроки lansweeper helpdesk Cleansing Brush video downloader old money very good gojal reverb king такси спб discord audio glorious mouse bungee (black) solo leveling manga menaka peiris family Дарвин как разделать утку на куски bgmi gameloop eng dolzarb maruzalar genshin albedo defense build Blackmagic eGPU Pro Hands on 练臀 как в obs разделить звук