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Introducción a NumPy

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Descripción del curso

NumPy es una biblioteca esencial de Python. TensorFlow y scikit-learn utilizan matrices NumPy como entradas, y pandas y Matplotlib están construidos sobre NumPy. En este curso de Introducción a NumPy, te convertirás en un maestro del objeto central de NumPy: ¡los arrays! Utilizando datos del censo de árboles de la ciudad de Nueva York, creará, ordenará, filtrará y actualizará matrices. Descubrirás por qué NumPy es tan eficiente y utilizarás la difusión y la vectorización para que tu código NumPy sea aún más rápido. Al final del curso, estará utilizando matrices 3D para alterar un cuadro de Claude Monet, y comprenderá por qué tales alteraciones de matrices son herramientas esenciales para el aprendizaje automático.
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En las siguientes pistas

Manipulación de datos con Python

Ir a la pista
  1. 1

    Comprender las matrices de NumPy

    Gratuito

    ¡Conoce la increíble matriz NumPy! Aprende a crear y modificar formas de matriz para adaptarlas a tus necesidades. Por último, descubra los numerosos tipos de datos de NumPy y cómo contribuyen a agilizar las operaciones con matrices.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Introducción a las matrices
    50 xp
    Tu primer array NumPy
    100 xp
    Crear matrices desde cero
    100 xp
    Una matriz de rangos
    100 xp
    Dimensionalidad de la matriz
    50 xp
    Creación de matrices 3D
    100 xp
    La cuarta dimensión
    100 xp
    Aplanamiento y remodelación
    100 xp
    Tipos de datos NumPy
    50 xp
    El argumento dtype
    100 xp
    Anticipar los tipos de datos
    100 xp
    Un juego de sudoku más pequeño
    100 xp
  2. 2

    Selección y actualización de datos

    Perfeccione sus habilidades de manejo de datos con NumPy cortando, filtrando y ordenando los datos del censo arbóreo de la ciudad de Nueva York. Cree nuevas matrices extrayendo datos basándose en sentencias condicionales, y añada y elimine datos a lo largo de cualquier dimensión para adaptarse a su propósito. Por el camino, aprenderás los principios de compatibilidad de formas y dimensiones para prepararte para una matemática de matrices superrápida.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 3

    Matemáticas

    Aproveche las rápidas operaciones vectorizadas de NumPy para recopilar información resumida sobre los datos de ventas de licorerías, restaurantes y grandes almacenes estadounidenses. Vectoriza funciones Python para usarlas en tu código NumPy. Por último, utiliza la lógica de emisión para realizar operaciones matemáticas entre matrices de distintos tamaños.

    Reproducir Capítulo Ahora
  4. 4

    Transformaciones de matrices

    NumPy se encuentra con el mundo del arte en este último capítulo, en el que utilizamos los datos de imagen de una obra maestra de Monet para explorar cómo se pueden aumentar los datos de imagen. Utilizarás las funciones de volteo y transposición para transformar rápidamente nuestra obra maestra. A continuación, desmontarás la matriz Monet, realizarás cambios y la reconstruirás utilizando el apilamiento de matrices para ver los resultados.

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Sets De Datos

Monet RGB ArrayTree Census ArrayMonthly Sales ArraySudoku Game ArraySudoku Solution Array

Colaboradores

Collaborator's avatar
James Chapman
Collaborator's avatar
Amy Peterson

Requisitos Previos

Intermediate Python
Izzy Weber HeadshotIzzy Weber

Data Coach at iO-Sphere

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