Учебник по Python NumPy для начинающих

• NumPy - фундаментальный пакет для научных вычислений на Python.  

• Используется как основа для многих других библиотек, таких как pandas.  

• Видео будет посвящено справочной информации и методам использования NumPy.  

• NumPy поддерживает многомерные массивы, что позволяет хранить данные в одномерных, двумерных и т.д. массивах.  

• Основное отличие от списков - скорость работы.  

• NumPy использует фиксированные типы, что позволяет более эффективно использовать память.  

• В NumPy целые числа представлены фиксированными типами, что экономит память.  

• В списках используется встроенный тип int, который требует больше места.  

• NumPy позволяет быстрее перебирать элементы массива, так как не нужно проверять тип каждого элемента.  

• В списках элементы разбросаны по разным местам в памяти, что замедляет доступ.  

• В NumPy элементы находятся рядом друг с другом, что позволяет использовать векторные процессоры SIMD.  

• Это также улучшает использование кэша и оперативной памяти.  

• NumPy используется для замены MATLAB и выполнения математических операций.  

• Библиотека cpy содержит еще больше математических функций.  

• NumPy важен для приложений машинного обучения и хранения данных.  

• Для работы с NumPy необходимо импортировать библиотеку.  

• Рекомендуется использовать блокнот Jupyter для написания кода.  

• Весь код будет доступен на GitHub.  

• Установка numpy через pip.  

• Инициализация одномерного массива: np.array([1, 2, 3]).  

• Создание двумерного массива: np.array([[1, 2], [3, 4]]).  

• Использование функции np.ndim для определения размерности.  

• Использование функции np.shape для получения информации о строках и столбцах.  

• Использование np.dtype для определения типа данных.  

• Использование np.size для определения размера элемента и общего размера массива.  

• Использование индексов для доступа к элементам двумерного массива.  

• Применение отрицательных индексов для доступа к элементам.  

• Использование срезов для получения строк и столбцов.  

• Изменение элементов массива с помощью np.fill.  

• Применение np.set для замены элементов.  

• Использование np.sub для замены подмножеств элементов.  

• Использование np.zeros для инициализации массивов с нулями.  

• Использование np.ones для инициализации массивов с единицами.  

• Использование np.full для инициализации массивов с заданными значениями.  

• Метод full_like позволяет создавать массивы с уже заданной формой.  

• Можно использовать форму для создания массива без необходимости вводить её вручную.  

• Использование np.random для инициализации случайных чисел.  

• Можно передавать целые числа для формы массива.  

• Метод random.sample позволяет выбирать случайные числа из массива.  

• Использование np.random.randint для инициализации целых чисел.  

• Можно указывать начальное значение и форму массива.  

• Пример создания массива размером 3x3 с случайными числами от 0 до 7.  

• Создание матрицы тождества с использованием одного параметра.  

• Матрица тождества всегда квадратная.  

• Повторение массива несколько раз.  

• Пример создания двумерного массива с повторением по оси 0.  

• Пример инициализации матрицы с использованием различных методов.  

• Заполнение средней части матрицы нулями и замена её.  

• Объяснение, почему простое присваивание не создает копию массива.  

• Использование функции copy для создания копии массива.  

• Поэлементные арифметические операции: сложение, вычитание, умножение, деление.  

• Пример выполнения математических операций на массивах.  

• Введение в линейную алгебру и умножение матриц.  

• Пример создания матрицы 2x3 из единиц и выполнение умножения.  

• Объяснение матричного умножения с использованием функций numpy.  

• Пример умножения матрицы на матрицу и проверка совместимости размеров.  

• Использование функции для выполнения матричного умножения.  

• Создание единичной матрицы и вычисление её определителя.  

• Проверка правильности вычислений.  

• Упоминание других полезных функций линейной алгебры.  

• Вычисление минимального, максимального и среднего значений массива.  

• Использование осей для получения данных по строкам или столбцам.  

• Пример вычисления суммы элементов матрицы.  

• Изменение формы массива с помощью функции reshape.  

• Пример изменения размера массива с 2x4 на 8x1.  

• Важность соответствия размеров при изменении формы.  

• Объяснение вертикальной и горизонтальной стопок матриц.  

• Пример использования функций vstack и hstack.  

• Важность правильного использования скобок при горизонтальном стеке.  

• Использование функции genfromtext для загрузки данных из текстового файла.  

• Пример загрузки данных с разделителем запятая.  

• Преобразование данных в нужный тип с помощью функции astype.  

• Логическая маскировка и расширенная индексация в numpy.  

• Пример поиска значений больше 50 в массиве.  

• Использование индексов для выбора нужных элементов массива.  

• Проверка, есть ли значения в столбцах больше 50.  

• Использование np.any для проверки значений.  

• Пример: значения больше 50 в 5-м столбце.  

• Возможность выполнения нескольких условий.  

• Пример: значения больше 50 и меньше 100.  

• Логическая маскировка и расширенная индексация позволяют выполнять сложные условия.  

• Вопросы по индексации матрицы.  

• Примеры индексации для различных условий.  

• Вопросы требуют использования двух списков для индексации.  

• Подведение итогов теста по индексации.  

• Призыв к критическому обдумыванию и возвращению к подобным вопросам.  

• Благодарность зрителям за просмотр.