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Introduzione a NumPy
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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
Understanding NumPy Arrays
Meet the incredible NumPy array! Learn how to create and change array shapes to suit your needs. Finally, discover NumPy's many data types and how they contribute to speedy array operations.
2
Selecting and Updating Data
Sharpen your NumPy data wrangling skills by slicing, filtering, and sorting New York City’s tree census data. Create new arrays by pulling data based on conditional statements, and add and remove data along any dimension to suit your purpose. Along the way, you’ll learn the shape and dimension compatibility principles to prepare for super-fast array math.
3
Array Mathematics!
Leverage NumPy’s speedy vectorized operations to gather summary insights on sales data for American liquor stores, restaurants, and department stores. Vectorize Python functions for use in your NumPy code. Finally, use broadcasting logic to perform mathematical operations between arrays of different sizes.
4
Array Transformations
NumPy meets the art world in this final chapter as we use image data from a Monet masterpiece to explore how you can use to augment image data. You’ll use flipping and transposing functionality to quickly transform our masterpiece. Next, you’ll pull the Monet array apart, make changes, and reconstruct it using array stacking to see the results.
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