Introduction à NumPy
Maîtrisez vos compétences en NumPy en apprenant à créer, trier, filtrer et mettre à jour des tableaux à l'aide du recensement des arbres de NYC.
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Description du cours
Explorez le package de science des données de Python : NumPy
Bénéficiez d'une introduction à Python et comprenez pourquoi cette bibliothèque Python est essentielle à tous les scientifiques et analystes de données Python. Plus important encore, vous en apprendrez davantage sur les tableaux Numpy et sur la manière de créer et de modifier les formes des tableaux en fonction de vos besoins.Découvrez les tableaux NumPy
NumPy est une bibliothèque Python essentielle pour les scientifiques et analystes de données. Il offre une excellente alternative aux listes de Python, car elles sont plus compactes et permettent un accès plus rapide à la lecture et à l'écriture d'éléments, ce qui en fait une option plus pratique et plus efficace.Dans ce cours d'introduction à NumPy, vous deviendrez un maître de l'objet central de NumPy : les tableaux ! En utilisant les données de recensement des arbres de la ville de New York, vous créerez, trierez, filtrerez et mettrez à jour des tableaux. Vous découvrirez pourquoi NumPy est si efficace et utiliserez la diffusion et la vectorisation pour rendre votre code NumPy encore plus rapide.
Gagnez en confiance en vous exerçant sur le jeu de données Monet
Dans le dernier chapitre, vous utiliserez vos connaissances nouvellement acquises pour effectuer des transformations de tableaux. Vous utiliserez des tableaux 3D d'images pour modifier une peinture de Claude Monet et comprendrez pourquoi de telles modifications de tableaux sont des outils essentiels pour l'apprentissage automatique.A l'issue de la formation, vous maîtriserez les tableaux Numpy et leurs différentes opérations. Ce cours fait partie du cursus Data Scientist with Python et est parfait pour ceux qui cherchent une certification en Data Science avec DataCamp.
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Manipulation de données en Python
Aller à la piste- 1
Comprendre les tableaux NumPy
GratuitDécouvrez l'incroyable tableau NumPy ! Apprenez à créer et à modifier des formes de tableaux en fonction de vos besoins. Enfin, découvrez les nombreux types de données de NumPy et la façon dont ils contribuent à accélérer les opérations sur les tableaux.
Présentation des tableaux50 xpVotre premier tableau NumPy100 xpCréer des tableaux à partir de zéro100 xpUn tableau d'intervalles100 xpDimensionnement du tableau50 xpCréation d'un réseau 3D100 xpLa quatrième dimension100 xpAplanissement et remodelage100 xpTypes de données NumPy50 xpL'argument dtype100 xpAnticiper les types de données100 xpUn jeu de sudoku plus petit100 xp - 2
Sélection et mise à jour des données
Affinez vos compétences en matière de manipulation de données NumPy en découpant, filtrant et triant les données de recensement des arbres de la ville de New York. Créez de nouveaux tableaux en extrayant des données sur la base d'instructions conditionnelles, et ajoutez et supprimez des données sur n'importe quelle dimension pour répondre à vos besoins. En cours de route, vous apprendrez les principes de compatibilité des formes et des dimensions afin de vous préparer à des calculs de tableaux ultra-rapides.
Indexation et découpage des tableaux50 xpDécoupage et indexation d'arbres100 xpPasser à la 2D100 xpTrier les arbres100 xpTableaux de filtrage50 xpFiltrer avec des masques100 xpIndexation fantaisiste vs. np.where()100 xpCréation de tableaux à partir de conditions100 xpAjout et suppression de données50 xpCompatible ou non ?100 xpAjout de lignes100 xpAjout de colonnes100 xpSuppression avec np.delete()100 xp - 3
Mathématiques en réseau !
Exploitez les opérations vectorielles rapides de NumPy pour obtenir des informations sommaires sur les données de vente des magasins d'alcool, des restaurants et des grands magasins américains. Vectoriser les fonctions Python pour les utiliser dans votre code NumPy. Enfin, utilisez la logique de diffusion pour effectuer des opérations mathématiques entre des tableaux de tailles différentes.
Récapitulation des données50 xpTotal des ventes100 xpTracer des moyennes100 xpVentes cumulées100 xpOpérations vectorisées50 xpCalculs de l'impôt100 xpPrévisions de ventes100 xpVectorisation de .upper()100 xpRadiodiffusion50 xpDiffusable ou non ?100 xpDiffusion sur plusieurs colonnes100 xpDiffusion sur plusieurs rangs100 xp - 4
Transformations des tableaux
NumPy rencontre le monde de l'art dans ce dernier chapitre où nous utilisons les données d'une image d'un chef-d'œuvre de Monet pour explorer comment vous pouvez utiliser pour augmenter les données d'une image. Vous utiliserez les fonctions de retournement et de transposition pour transformer rapidement notre chef-d'œuvre. Ensuite, vous allez démonter le tableau de Monet, y apporter des modifications et le reconstruire à l'aide de l'empilement de tableaux pour voir les résultats.
Sauvegarde et chargement des tableaux50 xpChargement des fichiers .npy100 xpObtenir de l'aide100 xpMettre à jour et sauvegarder100 xpAcrobaties en réseau50 xpAugmenter Monet100 xpTransposer votre chef-d'œuvre100 xpEmpilage et fractionnement50 xp2D diviser et empiler100 xpFractionnement des données RGB100 xpEmpilement des données RGB100 xpFélicitations !50 xp
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Monet RGB ArrayTree Census ArrayMonthly Sales ArraySudoku Game ArraySudoku Solution Arraycollaborateurs
prérequis
Intermediate Python
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