🇨🇳 简体中文 🇯🇵 日本語 🇪🇸 Español 🇫🇷 Français 🇩🇪 Deutsch 🇷🇺 Русский 🇰🇷 한국어 🇧🇷 Português 🇺🇸 English
Изучите NumPy, основу научных вычислений в Python, с помощью структурированного учебного плана, разработанного для начинающих. Эта коллекция практических курсов по NumPy предлагает систематический подход к освоению операций с массивами, бродкастинга и численных алгоритмов. Благодаря практическим упражнениям на площадке для численного анализа вы разовьете реальные навыки эффективной обработки и вычислений данных. Этот план идеально подходит для всех, кто начинает свой путь в науке о данных.
| Индекс | Название | Сложность | Ссылка на туториал |
|---|---|---|---|
| 01 | 📖 NumPy Einsum для научных вычислений | Начинающий | 🔗 View |
| 02 | 📖 Функция Einsum в NumPy | Начинающий | 🔗 View |
| 03 | 📖 Математические Задачи с NumPy | Начинающий | 🔗 View |
| 04 | 📖 Основные методы создания массивов NumPy | Начинающий | 🔗 View |
| 05 | 📖 Введение в индексацию в NumPy | Начинающий | 🔗 View |
| 06 | 📖 Импорт данных с помощью Genfromtxt | Начинающий | 🔗 View |
| 07 | 📖 Понимание типов данных NumPy | Начинающий | 🔗 View |
| 08 | 📖 NumPy Broadcasting для эффективных вычислений | Начинающий | 🔗 View |
| 09 | 📖 Основы манипулирования массивами NumPy | Начинающий | 🔗 View |
| 10 | 📖 Структурированные массивы в NumPy | Начинающий | 🔗 View |
| 11 | 📖 Универсальные функции NumPy | Начинающий | 🔗 View |