Если вы работаете с данными или хотите войти в мир машинного обучения, NumPy — это не просто инструмент, это фундамент. Эта библиотека Python делает обработку чисел быстрой, эффективной и мощной. В этой статье мы разберёмся, зачем вам NumPy, как его использовать и покажем несколько практических примеров. NumPy (Numeric Python) создан для работы с многомерными массивами и матрицами чисел. Это база для большинства библиотек Python, включая Pandas, Matplotlib, и даже TensorFlow. Вот почему: Установить...

Numpy лежит в основе многих библиотек, с которыми нам предстоит работать. Например, Pandas построен на базе библиотеки numpy, которая реализует ряд математических функций, алгебраических структур данных, таких как векторы и матрицы и операции над ними. Конечно numpy используется и напрямую без Pandas. Посмотрим на основные её возможности. Базовые возвожности библиотеки Numpy массивы, они же векторы и матрицы. Также в NumPy реализованы разные функции К слову тип распределения - нормальное или равномерное - определяет вероятности выпадения того или иного случайного значения...