Introducción a NumPy
Domina tus habilidades en NumPy aprendiendo a crear, ordenar, filtrar y actualizar arrays con el censo de árboles de NYC.
Comienza El Curso Gratis4 horas13 vídeos49 ejercicios41.740 aprendicesDeclaración de cumplimiento
Crea Tu Cuenta Gratuita
o
Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.¿Entrenar a 2 o más personas?
Probar DataCamp for BusinessPreferido por estudiantes en miles de empresas
Descripción del curso
Explora el paquete de Ciencia de Datos de Python: NumPy
Obtén una introducción a Numpy y comprende por qué esta biblioteca de Python es esencial para todos los científicos y analistas de datos de Python. Y lo que es más importante, aprende más sobre las matrices Numpy y cómo crear y cambiar las formas de las matrices para adaptarlas a tus necesidades.Descubre las matrices NumPy
NumPy es una biblioteca de Python esencial para los científicos y analistas de datos. Ofrece una gran alternativa a las listas de Python, ya que son más compactas y permiten un acceso más rápido a la lectura y escritura de elementos, lo que las convierte en una opción más cómoda y eficaz.En este curso de Introducción a NumPy, te convertirás en un maestro del objeto central de NumPy: ¡las matrices! Utilizando los datos del censo de árboles de Nueva York, crearás, ordenarás, filtrarás y actualizarás matrices. Descubrirás por qué NumPy es tan eficiente y utilizarás la difusión y la vectorización para que tu código NumPy sea aún más rápido.
Gana confianza practicando con el conjunto de datos Monet
En el último capítulo, utilizarás tus conocimientos recién adquiridos para realizar transformaciones de matrices. Utilizarás matrices 3D de imágenes para alterar un cuadro de Claude Monet y comprenderás por qué tales alteraciones de matrices son herramientas esenciales para el machine learning.Al finalizar el curso, adquirirás confianza en las matrices Numpy y sus diferentes operaciones. Este curso forma parte del programa Científico de Datos con Python y es perfecto para quienes buscan una certificación en Ciencia de Datos con DataCamp.
¿Entrenar a 2 o más personas?
Obtén a tu equipo acceso a la plataforma DataCamp completa, incluidas todas las funciones.En las siguientes pistas
Manipulación de datos en Python
Ir a la pista- 1
Comprender las matrices de NumPy
Gratuito¡Conoce la increíble matriz NumPy! Aprende a crear y modificar formas de matriz para adaptarlas a tus necesidades. Por último, descubra los numerosos tipos de datos de NumPy y cómo contribuyen a agilizar las operaciones con matrices.
Introducción a las matrices50 xpTu primer array NumPy100 xpCrear matrices desde cero100 xpUna matriz de rangos100 xpDimensionalidad de la matriz50 xpCreación de matrices 3D100 xpLa cuarta dimensión100 xpAplanamiento y remodelación100 xpTipos de datos NumPy50 xpEl argumento dtype100 xpAnticipar los tipos de datos100 xpUn juego de sudoku más pequeño100 xp - 2
Selección y actualización de datos
Perfeccione sus habilidades de manejo de datos con NumPy cortando, filtrando y ordenando los datos del censo arbóreo de la ciudad de Nueva York. Cree nuevas matrices extrayendo datos basándose en sentencias condicionales, y añada y elimine datos a lo largo de cualquier dimensión para adaptarse a su propósito. Por el camino, aprenderás los principios de compatibilidad de formas y dimensiones para prepararte para una matemática de matrices superrápida.
Indexación y segmentación de matrices50 xpCortar e indexar árboles100 xpPasar a 2D100 xpClasificación de árboles100 xpFiltrado de matrices50 xpFiltrado con máscaras100 xpFancy indexing vs. np.where()100 xpCreación de matrices a partir de condiciones100 xpAñadir y eliminar datos50 xp¿Compatibles o no?100 xpAñadir filas100 xpAñadir columnas100 xpBorrado con np.delete()100 xp - 3
Matemáticas
Aproveche las rápidas operaciones vectorizadas de NumPy para recopilar información resumida sobre los datos de ventas de licorerías, restaurantes y grandes almacenes estadounidenses. Vectoriza funciones Python para usarlas en tu código NumPy. Por último, utiliza la lógica de emisión para realizar operaciones matemáticas entre matrices de distintos tamaños.
- 4
Transformaciones de matrices
NumPy se encuentra con el mundo del arte en este último capítulo, en el que utilizamos los datos de imagen de una obra maestra de Monet para explorar cómo se pueden aumentar los datos de imagen. Utilizarás las funciones de volteo y transposición para transformar rápidamente nuestra obra maestra. A continuación, desmontarás la matriz Monet, realizarás cambios y la reconstruirás utilizando el apilamiento de matrices para ver los resultados.
Guardar y cargar matrices50 xpCarga de archivos .npy100 xpObtener ayuda100 xpActualizar y guardar100 xpAcrobacias en serie50 xpAumentar Monet100 xpTransponer su obra maestra100 xpApilado y división50 xpDividir y apilar en 2D100 xpDividir los datos de RGB100 xpApilamiento de datos RGB100 xp¡Enhorabuena!50 xp
¿Entrenar a 2 o más personas?
Obtén a tu equipo acceso a la plataforma DataCamp completa, incluidas todas las funciones.En las siguientes pistas
Manipulación de datos en Python
Ir a la pistaconjuntos de datos
Monet RGB ArrayTree Census ArrayMonthly Sales ArraySudoku Game ArraySudoku Solution Arraycolaboradores
requisitos previos
Intermediate Python
¿Qué tienen que decir otros alumnos?
¡Únete a 15 millones de estudiantes y empieza Introducción a NumPy hoy mismo!
Crea Tu Cuenta Gratuita
o
Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.