NumPy: Базовые математические операции над массивами

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про NumPy. В этот раз ты узнаешь об основных математических операциях с массивами NumPy: сложение, вычитание, умножение деление, возведение в степень, целый остаток от деления.

👀Смотреть видео

#видео #numpy

NumPy: Срезы

Срезы (slicing) — это способ выбора подмножества элементов из массива. Ты можешь использовать срезы для доступа к определенным элементам массива или для изменения значений в массиве. Результат включает начальный индекс, но исключает конечный индекс.

#практика #numpy

NumPy: shape

Функция shape используется для получения размерности массива. Она возвращает кортеж, показывающий количество элементов в каждом измерении массива. Например, если у тебя есть массив arr размером (3, 4), то arr.shape вернет (3, 4), указывая на то, что у массива три строки и четыре столбца.

#практика #numpy

NumPy: Индексация и срезы

Индексация — одна из самых мощных функций NumPy. Ты можешь работать с любым элементом массива или с целыми его частями. В данном примере мы получаем доступ к конкретному элементу, а также к конкретному столбцу. Также мы обнуляем нижний правый угол массива. Срезы позволяют выделить части массива, не копируя его.

#практика #numpy

NumPy: Линейная алгебра

Если ты работаешь с матрицами, NumPy предоставляет встроенные функции. В данном примере продемонстрированы транспонирование, обратная матрица, определитель и умножение матриц.

#практика #numpy