В науке о данных требуются быстрые вычисления и трансформация данных. Родные NumPy объекты в Python имеют такое преимущество над обычными программными объектами. Они работают так же просто, как чтение числовых данных из файла на диске. Мы продемонстрируем преимущество с несколькими строками кода. Вступление Numpy это сокращение от Numerical Python(числовой Python). Это фундаментальный пакет, необходимый для высокопроизводительных научных вычислений и анализа данных в экосистеме Python. Для почти всех высокоуровневых инструментов, таких как Pandas и scikit-learn был использован этот пакет...

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...