Curs
Introducere în NumPy
De bazăNivel de competențe
Actualizat 12.2025
PythonData Manipulation4 h13 videoclipuri49 Exerciții4,250 XP59,579Certificat de realizare
Creează-ți contul gratuit
Continuă cu GoogleArată mai multe opțiunisau
Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.
Îndrăgit de cursanți din mii de companii
Formare pentru o echipă?
Încearcă pentru afaceriDescrierea cursului
Explorează pachetul Python pentru Data Science: NumPy
Obțineți o introducere în Numpy și înțelegeți de ce această bibliotecă Python este esențială pentru toți oamenii de știință ai datelor și analiștii Python. Cel mai important, află mai multe despre array-urile Numpy și despre cum să creezi și să modifici formele array-urilor pentru a se potrivi nevoilor tale.Descoperă array-urile NumPy
NumPy este o bibliotecă Python esențială pentru oamenii de știință ai datelor și analiști. Oferă o alternativă excelentă la listele Python, deoarece sunt mai compacte și permit acces mai rapid la citirea și scrierea elementelor, făcându-le o opțiune mai convenabilă și mai eficientă.În acest curs de Introducere în NumPy, vei deveni un adevărat expert în gestionarea obiectului de bază al NumPy: array-urile! Folosind datele din recensământul arborilor din New York City, vei crea, sorta, filtra și actualiza array-uri. Vei descoperi de ce NumPy este atât de eficient și vei folosi broadcasting și vectorization pentru a face codul tău NumPy și mai rapid.
Câștigă încredere exersând pe setul de date Monet
Până la ultimul capitol, vei folosi cunoștințele nou dobândite pentru a efectua transformări ale array-urilor. Veți folosi matrice de imagini 3D pentru a modifica un tablou de Claude Monet și veți înțelege de ce astfel de modificări ale matricelor sunt instrumente esențiale pentru învățarea automată.Vei dobândi încredere în array-urile Numpy și în diferitele lor operații la finalizarea cursului. Acest curs face parte din traseul Data Scientist with Python și este perfect pentru cei care caută o certificare Data Science cu DataCamp.
Cerințe prealabile
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.
Introducere în NumPy
Curs finalizat
Obține diploma de absolvire
Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumatDistribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum
Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Introducere în NumPy astăzi!
Creează-ți contul gratuit
Continuă cu GoogleArată mai multe opțiunisau
Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.
Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.