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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Data Manipulation com Python
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Entendendo as matrizes NumPy
GratuitoConheça 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.
Apresentando as matrizes50 xpSua primeira matriz NumPy100 xpCriando matrizes do zero100 xpUma matriz de intervalo100 xpDimensão da matriz50 xpCriação de matriz 3D100 xpA quarta dimensão100 xpAchatamento e remodelagem100 xpTipos de dados NumPy50 xpO argumento dtype100 xpAntecipação de tipos de dados100 xpUm jogo de sudoku menor100 xp - 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.
Indexação e divisão de matrizes50 xpFatiamento e indexação de árvores100 xpEntrando em 2D100 xpClassificação de árvores100 xpFiltragem de matrizes50 xpFiltragem com máscaras100 xpIndexação sofisticada vs. np.where()100 xpCriando matrizes a partir de condições100 xpAdicionar e remover dados50 xpVocê é compatível ou não?100 xpAdicionando linhas100 xpAdição de colunas100 xpExcluindo com np.delete()100 xp - 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.
Resumir dados50 xpTotais de vendas100 xpPlotagem de médias100 xpVendas acumuladas100 xpOperações vetorizadas50 xpCálculos de impostos100 xpProjeção de vendas100 xpVetorização de .upper()100 xpTransmissão50 xpVocê pode transmitir ou não?100 xpTransmissão entre colunas100 xpTransmissão entre linhas100 xp - 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.
Salvando e carregando matrizes50 xpCarregando arquivos .npy100 xpObtendo ajuda100 xpAtualizar e salvar100 xpAcrobacias de matriz50 xpAumentando o Monet100 xpTranspondo sua obra-prima100 xpEmpilhamento e divisão50 xpDivisão e empilhamento 2D100 xpDivisão de dados RGB100 xpEmpilhamento de dados RGB100 xpParabéns!50 xp
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Monet RGB ArrayTree Census ArrayMonthly Sales ArraySudoku Game ArraySudoku Solution Arraycolaboradores
pré-requisitos
Intermediate PythonIzzy Weber
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