Если вы хотя бы раз интересовались анализом данных на Python, вы наверняка слышали о NumPy и задавались вопросом: почему без него не обходится почти ни одна задача? Сейчас расскажем, почему этот модуль стал незаменимым для статистики и анализа данных. Научные задачи, инженерные расчёты и статистика чаще всего связаны с работой с векторами и матрицами. Тут нужен простой инструмент для создания и быстрого доступа к многомерным числовым массивам. Без отдельной библиотеки пришлось бы писать много однотипных циклов и обрабатывать данные "вручную" — а это сильно тормозит процесс, особенно в Python...

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...