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Introdução ao NumPy

Domine suas habilidades em NumPy aprendendo a criar, ordenar, filtrar e atualizar arrays com o censo de árvores de NYC.

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Descrição do Curso

Explore o pacote de ciência de dados do Python: NumPy

Você terá uma introdução ao Numpy e entenderá por que essa biblioteca Python é essencial para todos os cientistas e analistas de dados Python. O mais importante é que você saiba mais sobre as matrizes Numpy e como criar e alterar as formas das matrizes para atender às suas necessidades.

Descubra as matrizes do NumPy

O NumPy é uma biblioteca Python essencial para cientistas e analistas de dados. Ele oferece uma ótima alternativa às listas do Python, pois são mais compactas e permitem acesso mais rápido à leitura e gravação de itens, o que as torna uma opção mais conveniente e eficiente.

Neste curso de Introdução ao NumPy, você se tornará um mestre em lidar com o objeto central do NumPy: matrizes! Usando os dados do censo de árvores da cidade de Nova York, você criará, classificará, filtrará e atualizará matrizes. Você descobrirá por que o NumPy é tão eficiente e usará a transmissão e a vetorização para tornar seu código NumPy ainda mais rápido.

Ganhe confiança praticando no conjunto de dados Monet

No último capítulo, você usará o conhecimento recém-adquirido para realizar transformações de matriz. Você usará matrizes 3D de imagem para alterar uma pintura de Claude Monet e entenderá por que essas alterações de matriz são ferramentas essenciais para o aprendizado de máquina.

Você ganhará confiança nas matrizes Numpy e em suas diferentes operações após a conclusão do curso. Este curso faz parte do curso Cientista de dados com Python e é perfeito para quem busca uma certificação em ciência de dados com a DataCamp.
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Nas seguintes faixas

Manipulação de dados em Python

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  1. 1

    Entendendo as matrizes NumPy

    Gratuito

    Conheça a incrível matriz NumPy! Saiba como criar e alterar formas de matriz para atender às suas necessidades. Por fim, descubra os vários tipos de dados do NumPy e como eles contribuem para acelerar as operações de matriz.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Apresentando as matrizes
    50 xp
    Sua primeira matriz NumPy
    100 xp
    Criando matrizes do zero
    100 xp
    Uma matriz de intervalo
    100 xp
    Dimensão da matriz
    50 xp
    Criação de matriz 3D
    100 xp
    A quarta dimensão
    100 xp
    Achatamento e remodelagem
    100 xp
    Tipos de dados NumPy
    50 xp
    O argumento dtype
    100 xp
    Antecipação de tipos de dados
    100 xp
    Um jogo de sudoku menor
    100 xp
  2. 2

    Seleção e atualização de dados

    Aprimore suas habilidades de manipulação de dados do NumPy cortando, filtrando e classificando os dados do censo de árvores da cidade de Nova York. Crie novas matrizes extraindo dados com base em instruções condicionais e adicione e remova dados ao longo de qualquer dimensão para atender ao que você deseja. Ao longo do caminho, você aprenderá os princípios de compatibilidade de forma e dimensão para se preparar para uma matemática de matriz super-rápida.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 3

    Matemática de matriz!

    Aproveite as rápidas operações vetorizadas do NumPy para obter insights resumidos sobre os dados de vendas de lojas de bebidas, restaurantes e lojas de departamentos dos Estados Unidos. Vetorize funções Python para uso em seu código NumPy. Por fim, use a lógica de transmissão para realizar operações matemáticas entre matrizes de tamanhos diferentes.

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  4. 4

    Transformações de matriz

    O NumPy encontra o mundo da arte neste capítulo final, quando usamos dados de imagem de uma obra-prima de Monet para explorar como você pode usar para aumentar os dados de imagem. Você usará a funcionalidade de inversão e transposição para transformar rapidamente nossa obra-prima. Em seguida, você desmontará a matriz de Monet, fará alterações e a reconstruirá usando o empilhamento de matrizes para ver os resultados.

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conjuntos de dados

Monet RGB ArrayTree Census ArrayMonthly Sales ArraySudoku Game ArraySudoku Solution Array

colaboradores

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

pré-requisitos

Intermediate Python
Izzy Weber HeadshotIzzy Weber

Data Coach at iO-Sphere

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