🔘 یادگیری دو کتابخانه مهم پایتون برای افرادی که علاقه دارند وارد حوزه علم داده شوند (Numpy و Pandas )
افرادی که در حال یادگیری آموزش مقدماتی پایتون و علم داده هستند یادگیری این دو کتابخانه به همراه آموزش مقدماتی پایتون مفید است. Numpy یکی از ارکان اصلی برای بیشتر مباحث علوم داده، جبر خطی و آمار و احتمالات است.
🔻پایتون به زبانی برای یادگیری ماشین و علم داده تبدیل شده است.  این دوره دو هفته ای رایگان، زبان آموزان را با اصول پایتون علمی از طریق یک تجربه تعاملی سریع آشنا می کند.  شما یاد خواهید گرفت که چگونه از کتابخانه های اصلی Python DS (#Pandas و #Numpy) روی داده های واقعی Airbnb استفاده کنید و مهارت های خود را با پروژه های عملی تمرین کنید.


https://uplimit.com/course/intro-to-numpy-and-pandas?utm_campaign=default-campaign-py-for-ds&utm_medium=SOCIAL_MEDIA&utm_source=INFLUENCER&utm_term=jessramos


#علم_داده #کتابخانه

✔️ کانال آموزش پایتون برای همه
👇
🆔 @Python4all_pro

تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون

فایلهای تمرین



#علم_داده #کتابخانه
#NumPy #pandas #python

✔️ کانال آموزش پایتون برای همه

🆔 @Python4all_pro

تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون


با این آموزش یاد بگیرید که چگونه از پایتون، #NumPy و #pandas برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و کوچک استفاده کنید




#علم_داده #کتابخانه

✔️ کانال آموزش پایتون برای همه

🆔 @Python4all_pro

#NumPy cheat sheet for #datascience :

*Array Creation*

1. numpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.

*Array Operations*

1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.

*Array Indexing*

ادامه در پست بعد👇

#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro

#NumPy cheat sheet for #datascience :

*Array Creation*

1. numpy.array() - Create an array from a list or other iterable.
2. numpy.zeros() - Create an array filled with zeros.
3. numpy.ones() - Create an array filled with ones.
4. numpy.empty() - Create an empty array.
5. numpy.arange() - Create an array with evenly spaced values.
6. numpy.linspace() - Create an array with evenly spaced values.

*Array Operations*

1. + - Element-wise addition.
2. - - Element-wise subtraction.
3. * - Element-wise multiplication.
4. / - Element-wise division.
5. ** - Element-wise exponentiation.
6. numpy.sum() - Sum of all elements.
7. numpy.mean() - Mean of all elements.
8. numpy.median() - Median of all elements.
9. numpy.std() - Standard deviation.
10. numpy.var() - Variance.

*Array Indexing*

1. arr[i] - Access ith element.
2. arr[i:j] - Access slice from ith to jth element.
3. arr[i:j:k] - Access slice with step k.

*Array Reshaping*

1. arr.reshape() - Reshape array.
2. arr.flatten() - Flatten array.
3. arr.ravel() - Flatten array.

*Array Manipulation*

1. numpy.concatenate() - Concatenate arrays.
2. numpy.split() - Split array.
3. numpy.transpose() - Transpose array.
4. numpy.flip() - Flip array.

*Mathematical Functions*

1. numpy.sin() - Sine.
2. numpy.cos() - Cosine.
3. numpy.tan() - Tangent.
4. numpy.exp() - Exponential.
5. numpy.log() - Natural logarithm.

*Statistical Functions*

1. numpy.min() - Minimum value.
2. numpy.max() - Maximum value.
3. numpy.percentile() - Percentile.
4. numpy.quantile() - Quantile.

*Random Number Generation*

1. numpy.random.rand() - Random numbers.
2. numpy.random.normal() - Normal distribution.
3. numpy.random.uniform() - Uniform distribution.

*Linear Algebra*

1. numpy.dot() - Dot product.
2. numpy.matmul() - Matrix multiplication.
3. numpy.linalg.inv() - Matrix inverse.

#cheat_sheet #Python
🆔 @Python4all_pro

Learn Numpy library in Python
https://youtube.com/playlist?list=PLeLGx0BaYD6bJfynthQ5sv9rjs6vIjZmQ&si=6a-2EHFuWhux71c8


#python #NumPy #library


🆔 @Python4all_pro

Python Numpy Quiz :
https://www.clcoding.com/2024/12/python-numpy-quiz.html


#Python #NumPy

🆔 @Python4all_pro