Corso
Introduzione a NumPy
BasicLivello di competenza
Aggiornato 12/2025
PythonData Manipulation4 h13 video49 Esercizi4,250 XP59,633Attestato di conseguimento
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Dai un'occhiata al pacchetto Data Science di Python: NumPy
Scopri cos'è Numpy e perché questa libreria Python è fondamentale per tutti i data scientist e gli analisti che usano Python. La cosa più importante è capire meglio gli array Numpy e come crearli e cambiarne la forma in base a quello che ti serve.Scopri gli array NumPy
NumPy è una libreria Python fondamentale per chi lavora con i dati e fa analisi. È un'ottima alternativa alle liste Python, perché sono più compatte e ti permettono di leggere e scrivere gli elementi più velocemente, rendendole un'opzione più comoda ed efficiente.In questo corso introduttivo a NumPy, diventerai un esperto nell'uso dell'oggetto principale di NumPy: gli array! Usando i dati del censimento degli alberi di New York City, creerai, ordinerai, filtrerai e aggiornerai gli array. Scoprirai perché NumPy è così efficiente e userai la trasmissione e la vettorizzazione per rendere il tuo codice NumPy ancora più veloce.
Acquisisci sicurezza esercitandoti sul set di dati Monet
Nell'ultimo capitolo userai le nuove conoscenze per fare trasformazioni di array. Userai array di immagini 3D per modificare un dipinto di Claude Monet e capire perché queste modifiche agli array sono strumenti essenziali per l'apprendimento automatico.Finito il corso, avrai una maggiore sicurezza nell'uso degli array Numpy e delle loro diverse operazioni. Questo corso fa parte del percorso Data Scientist con Python ed è perfetto per chi vuole ottenere una certificazione in Data Science con DataCamp.
Prerequisiti
Intermediate Python1
Comprendere gli array NumPy
Incontra l’incredibile array di NumPy! Impara a creare array e a modificarne le forme in base alle tue esigenze. Infine, scopri i numerosi tipi di dato di NumPy e come contribuiscono a operazioni sugli array rapidissime.
2
Selezione e aggiornamento dei dati
Affina le tue abilità di gestione dei dati con NumPy eseguendo slicing, filtro e ordinamento sui dati del censimento degli alberi di New York City. Crea nuovi array estraendo dati in base a condizioni e aggiungi o rimuovi dati lungo qualsiasi dimensione in base alle tue necessità. Lungo il percorso imparerai i principi di compatibilità di forma e dimensione per prepararti a una matematica sugli array super veloce.
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Matematica con gli array!
Sfrutta le operazioni vettorializzate e veloci di NumPy per ricavare informazioni di sintesi sui dati di vendita di negozi di liquori, ristoranti e grandi magazzini statunitensi. Vettorializza funzioni Python da usare nel tuo codice NumPy. Infine, applica il broadcasting per eseguire operazioni matematiche tra array di dimensioni diverse.
4
Trasformazioni degli array
NumPy incontra il mondo dell’arte in questo capitolo finale: useremo i dati di un capolavoro di Monet per esplorare come si possono aumentare e trasformare i dati di immagine. Userai ribaltamento e trasposizione per trasformare rapidamente il nostro capolavoro. Poi smonterai l’array di Monet, apporterai modifiche e lo ricostruirai usando lo stacking di array per vedere i risultati.
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