Numpy индекс элемента

Numpy индекс элемента смотреть последние обновления за сегодня на .

#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки

5308
289
20
00:24:37
13.12.2020

Как выполняется считывание и запись значений в массивы NumPy, используя индексы и срезы. Индексация и срезы многомерных массивов. Итерирование массивов (array) с помощью циклов for. Свойство flat. Что такое списочная индексация и как ее применять для одномерных и многомерных массивов. Булева списочная индексация. Изменение массивов через списочную индексацию. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

Максимальный элемент массива и его индекс. Python

1885
29
14
00:19:32
20.01.2021

Описывается алгоритм поиска максимального элемента массива и его индекса без использования функции max() и метода index(). Решение этой же задачи на PascalABC: 🤍

Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

51206
2077
122
00:38:26
28.09.2020

Сегодня мы изучим основы библиотеки NumPy. Научимся работать с одномерными массивами, матрицами. Рассмотрим стандартные функции, операции и объекты данной библиотеки. ✔Основы Matplotlib | Построение Графиков На Python: 🤍 ✔ Ссылка на группу ВКонтакте: 🤍 ✔ Telegram: 🤍 ✔ Канал PyLounge: 🤍 ✔ По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer🤍gmail.ru ✔ Music: 🤍 ✔ Хочешь поддержать канал: Никнейм QIWI Кошелька - PYLOUNGE Ссылки из видео: ✔ Jupyter-файл с основами NumPy из видео: 🤍 ✔ NumPy: 🤍 ✔ NumPy Cheat Sheet — Python for Data Science: 🤍 Привет! Я долго занимаюсь программированием, в частности программирование на языке Python. Я много чего узнал за это время, и мне есть, чем поделиться со зрителями моего канала. Здесь выходят разнообразные ролики, касающиеся IT-тематики и программирования. Подписывайся, будем узнавать что-то новое и работать вместе! Погнали! #numpy #python #data_science #уроки_python #pylounge

#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки

6564
337
24
00:16:39
09.12.2020

Способы изменения формы (размерности) массивов. Свойство shape, методы: reshape, ravel, resize. Особенности операции транспонирования матриц (свойство T). Добавление и удаление осей функциями: expand_dims и squeeze. Объект newaxis. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#1. Пакет numpy - установка и первое знакомство | NumPy уроки

36032
1237
73
00:11:43
01.12.2020

Что из себя представляет пакет NumPy для языка Python. Как он устанавливается и импортируется в программы. Первое знакомство с массивами array. Способ их задания с помощью функции array и демонстрация некоторых возможностей. Инфо-сайт: 🤍 Функция array: 🤍

#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки

3114
200
15
00:12:32
17.12.2020

Булевы операции сравнения элементов массивов NumPy. Функции greater, less, equal. Функции array_equal, all и any. Значения -inf, inf и nan. Функции isnan и isinf. Дополнительные функции: isfinite, iscomplex, isreal. Функции logical_and, logical_or, logical_not и logical_xor. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

#10. Базовые математические функции | NumPy уроки

4012
247
13
00:17:49
19.12.2020

Узнаете об основных математических функциях пакета NumPy: - функции sum, mean, min и max; - функции: np.abs, np.amax, np.amin, np.argmax, np.argmin, np.around, np.mean, np.log, np.log2, np.log10; - тригонометрические функции: np.sin, np.cos, np.tan, np.arccos, np.arcsin, np.arctan; - функции генерации псевдослучайных чисел: random.rand, random.randint, random.randn, random.seed; - функции перемешивания элементов массива: np.random.shuffle, np.random.permutation; - функции математической статистики: np.median, np.var, np.std, np.corrcoef, np.correlate, np.cov. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

Python NUMPY - Полный Курс для Начинающих

8360
326
30
01:04:12
05.06.2021

Аве, кодер! Добро пожаловать на мастеркласс-интенсив - numpy для начинающих, где на протяжении увлекательного часового урока мы пройдем путь от основ до подступов к следующему, более продвинутому уровню. Enjoy! Тайм-коды: 0:00 import numpy, _version_ 1:34 array() сделать массив. Список - в массив, кортеж - в массив 4:29 arange(10) сделать массив из 10 элементов 5:21 len() длина 6:08 linspace, size для расстановки 9:49 zeros() для заполнения пустыми значениями (нулями), ones() для заполнения единицами 12:30 вектор (одномерный, однострочный массив) 14:21 матрицы. shape (форма массива) 16:50 функции. Можно передать массиву в качестве параметра (так же, как индекс). Фильтр 19:16 logical_and Комбинирование фильтров 21:17 Broadcasting Работа с массивами разных размеров и форм. 3D массив 23:23 reshape делает копию массива и меняет форму 23:40 dot перемножение матриц 25:38 shape, sum(, axis) Ось: 0,1,2 (0матрица, 1строки, 2столбцы или 0строки, 1столбцы) 27:19 правила броадкастинга Broadcasting Rules 28:09 random функция - рандомизатор 28:50 set_printoptions() 29:07 перемножение 3D И 2D матриц 30:26 3Dматрица / вектор 30:51 структурированные массива Structured Arrays Последовательность именованных полей (с данными любого типа) employees_array 35:44 company_employees_all 38:01 добавление элементов в массив trial_ave_array. append() 40:15 new_trial_array 42:05 stack, hstack(горизонтально, 0 ось), vstack(вертикально, 1 ось) поставить 1 матрицу на другую 43:33 вставка в массив insert() 45:25 удаление и копирование элементов. empty() создает пустой массив copyto(), delete() 47:22 конкатенация. Объединение одного с другим concatenate 49:25 циклы в массивах и матрицах 52:01 split() разделяет массив на подмассивы по параметру 55:11 ravel() сравнять 55:59 nolarray.flat (итератор) возвращает копию массива, расплющенного до 1 измерения 56:48 Перегруппировка элементов внутри самого массива. Перевернуть: fliplr (слева направо), flipud (сверху вниз), прокручивать элементы: roll() 1:01:01 rot90() поворот на 90 градусов 1:01:51 повторение последовательности элементов массива n раз tile 1:04:19 повторение каждого элемента n раз repeat #авекодер #python #numpy #numpyдляначинающих #machinelearning #datascience Telegram: 🤍 VK: 🤍 Instagram: 🤍 Поддержи проект: 🤍 paypal.me/avecoder 🤍 BTH: 1BmLvUFiJaVpCAwhzW3ZwKzMGWoQRfxsn4 ETH: 0x6f1A488c9b12E782AEF74634a40A79b1631237aB Ave Coder на английском: 🤍 Аве Кодер! Меня зовут V и я кодер. Я экспортирую из Англии: актуальные туториалы, computer science, брейнхаки, лайфхаки, здоровье кодера, тревэл он нью левэл, английский для кодера, как кодеру не помереть с голоду, юмор и многое другое. Так что ставь императорский палец вверх, подписывайся и бей в колокол!

2. Библиотека Numpy. Курс "ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИЗ ДАННЫХ" | Технострим

46340
800
19
01:51:24
21.10.2019

Лекция №2 "Библиотека Numpy". Курс "Введение в анализ данных" Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова Другие лекции этого курса: 🤍 📝 ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ: Описание и программа: 🤍 Короткое видео о курсе: 🤍 Цель курса — познакомить слушателей с сферой анализа данных, основными инструментами, задачами и методами, с которыми сталкивается исследователь данных в работе. 👨‍🎓 ВМЕСТЕ С ЭТИМ КУРСОМ РЕКОМЕНДУЕМ ИЗУЧИТЬ: Курс "Data Mining" 🤍 Курс "Углубленное программирование на C/С" 🤍 Курс "Алгоритмы и структуры данных" 🤍 #анализданных #python #программирование _ ТЕХНОСТРИМ - образовательный канал для IT специалистов. _ 💡 ПОДПИСЫВАЙСЯ, ЕСЛИ ТЕБЕ ИНТЕРЕСНО УЗНАТЬ: ✔ как наши преподаватели – топовые специалисты Mail.Ru Group руководят разработкой в таких проектах, как Почта, ВКонтакте, Облако, Maps.me, Одноклассники, и решают сложные задачи каждый день ✔ реальные примеры из практики с анализом их достоинств и недостатков ✔ современные технологии, которые применяются в проектах-лидера Рунета ✔ о митапах, мастер-классах, вебинарах и других мероприятиях, которые проводятся на базе вузов и Mail.Ru Group. 🔥 Нажмите здесь для подписки ‣ 🤍 Все наши лекции проходят в ведущих вузах страны: МГУ, МГТУ, МФТИ, МИФИ, СПбПУ. _ 📚 ТЫ СТУДЕНТ? Вступай в наши образовательные проекты и участвуй в чемпионатах. Лучшие студенты получают возможность стажировки в Mail.Ru Group. Отбор - каждые полгода! Технопарк при МГТУ им. Баумана ‣ 🤍 Техносфера при МГУ им. Ломоносова ‣ 🤍 Технотрек при МФТИ ‣ 🤍 Техноатом при МИФИ ‣ 🤍 Технополис при СПбПУ ‣ 🤍 Игросфера при ВГУ ‣ 🤍 Игросфера при ПГУ ‣ 🤍 Чемпионаты для программистов ‣ 🤍 Mail.Ru Group для образования ‣ 🤍

Array Indexing In NumPy | Learn NumPy

56
3
0
00:03:36
03.09.2022

What is array indexing in NumPy? Well when we use the array function to get NumPy to generate our array, it is indexing our values, meaning that each element within our array are essentially numbered, and we can use these numbers to quickly tell NumPy which elements of our array we wish to work with! In this video we will talk about how to using indexed array elements in NumPy. This timeline is meant to help you better understand array indexing in NumPy: 0:00 Introduction. 0:08 What is array indexing in NumPy 0:26 Array Indexing a 1D Matrix in NumPy 0:59 Array Indexing a 2D Matrix in NumPy 2:02 Array Indexing a 3D Matrix in NumPy 2:50 Array Indexing acts as pointers 3:15 Outro Follow & Support StudySession: Channel Memberships: 🤍 Email Us: StudySessionBusiness🤍gmail.com Twitter: 🤍 Instagram: 🤍 What is Python and why you should learn Python? Python programming, in particular Python 3, is a growing programming language that is loved by many programmers due to its simple syntax and ease of use. Python allows for relatively easy debugging of your codes and there are many beautiful Python IDE’s available for free to make coding more enjoyable. Python is also very popular among Data Scientists and many machine learning applications. #Studysession #numpy #arrayindexing

04 Numpy array range

547
7
1
00:06:12
13.08.2019

Листинг по запросу

Python Numpy Tutorial: NumPy Where | Delete | Extract | ArgWhere #5

1467
58
3
00:27:27
11.02.2022

In this lecture you will learn about NumPy Where | Delete | Extract | ArgWhere method in greater details. You will learn: 1.) How to use NumPy Where method? 2.) How to define single and multiple conditions in NumPy Where method? 3.) Use of NumPy Where method on Pandas DataFrame. 4.) How to create bucket in Pandas using Where method? 5.) How to delete an item from NumPy Array? 6.) How to delete and column from NumPy Array using Delete method? 7.) Use of NumPy Where method and Delete Method. 8.) Delete elements in NumPy Array based on multiple conditions. 9.) Find out the index of duplicate element using NumPy ArgWhere method. 10.) How to use NumPy Extract method with examples? Example... Python Excel Automation: 🤍 Python Teaser: 🤍 Python Pandas Tutorial: 🤍 Python Playlist: 🤍 Python Data Structure Playlist: 🤍 Python OOPs Playlist: 🤍

#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки

14192
746
28
00:13:10
03.12.2020

Какие типы данных существуют в NumPy. Как их явно задавать при создании массивов. Преобразование типов с помощью объектов-типов. Способы создания массивов функцией array(). Расположение осей многомерных массивов. Инфо-сайт: 🤍 NumPy: 🤍

Как найти максимальный элемент в списке Python

1438
37
5
00:04:59
17.02.2022

В данном видео вы узнаете как можно найти максимальный элемент в списке. Мы рассмотрим три способа. Начнём от самого сложного и закончим самым простым через функцию max()

Python для Data Science: Урок 2: NumPy - Индексация и операции

302
17
1
00:09:26
14.04.2021

В этом видео вы узнаете, как выполнять простые математические операции с массивами NumPy. Если вы новичок на Python, проверьте Python для начинающих: 🤍 #питондляdatascience #jupiterpython #питонбиблиотеки

Семинар. Библиотека Numpy

15938
295
21
01:25:26
09.03.2021

Занятие ведёт Артём Ямалутдинов. (Перезалив) Ссылка на материалы занятия: 🤍 - Deep Learning School при ФПМИ МФТИ Каждые полгода мы запускаем новую итерацию нашего двухсеместрового практического онлайн-курса по глубокому обучению. Наборы проводятся в августе-сентябре и январе-феврале. Поддержать канал можно по ссылке 🤍 За нашими новостями можно следить здесь: Наш канал в TG: 🤍 Официальный сайт: 🤍 Официальная группа ВК: 🤍 Github-репозиторий: 🤍 ФПМИ МФТИ Официальный сайт: 🤍 Магистратура: 🤍 Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": 🤍 Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": 🤍 Лаборатории ФПМИ: 🤍

ВВЕДЕНИЕ В БИБЛИОТЕКУ NUMPY | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

694
38
8
00:34:23
09.04.2022

Поддержать канал можно оформив подписку на 🤍 Практическое задание 🤍 Канал в TG 🤍 Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: Что такое numpy и чем он может помочь? Как работать с numpy массивами? И как быстро фильтровать numpy массивы? Ноутбук из видео 🤍 0:00 Вводная 0:47 Что такое numpy (Numeric Python) 1:37 Как установить numpy 2:00 import numpy as np 2:25 numpy array (numpy массив) 2:41 numpy массив VS python списки 4:29 Почему numpy быстрый 4:57 Введение в numpy 5:14 Одномерный вектор в numpy - список 5:30 Двумерный вектор в numpy - таблицы 6:04 Трехмерный вектор в numpy - изображение 7:12 Полезные атрибуты numpy массивов 7:26 np.ndim (numpy.ndim) 7:57 np.shape (numpy.shape) 8:59 np.size (numpy.size) 9:37 np.dtype (numpy.dtype) 10:17 Как создать массив в numpy 10:24 np.zeros (numpy.zeros) 10:59 np.ones (numpy.ones) 11:13 np.empty (numpy.empty) 11:28 np.arange (numpy.arange) 11:54 np.linspace (numpy.linspace) 12:22 np.random.randint (numpy.random.randint) 12:43 Задача на сегодня 13:00 np.loadtxt (numpy.loadtxt) 13:28 Индексирование в numpy 13:35 Взятие одной строки по индексу в numpy 13:50 Взятие среза строк по индексам в numpy 14:15 Взятие среза всех данных в numpy 14:28 Взятие одного столбца по индексу в numpy 15:30 Взятие строк и столбцов по индексам в numpy 15:55 Математические операции в numpy 16:09 Минимальное значение в numpy np.min (numpy.min) 16:28 Индекс минимального значения в numpy np.argmin (numpy.argmin) 16:51 Максимальное значение в numpy np.max (numpy.max) 17:12 Индекс максимального значения в numpy np.argmax (numpy.argmax) 17:29 Среднее значение в numpy np.mean (numpy.mean) 17:46 Суммирование значений в numpy np.max (numpy.max) 18:00 Сравнение по коду python циклы и numpy массив 19:25 Вычитание из numpy массива 20:04 Атрибут axis в numpy 2308 Изменение размера массива 23:17 np.reshape (numpy.reshape) 24:01 Значение -1 в размерности массива numpy 24:35 np.resize (numpy.resize) 26:06 Присоединение массивов 26:49 np.hstack двумерного массива с одномерным вектором 28:06 np.vstack (numpy.vstack) 28:44 np.hstack (numpy.hstack) 29:18 np.stack_column 29:49 Булевые маски и фильтрация 30:08 Условия в numpy 30:37 Фильтрация в numpy по условию 30:54 Создание нового столбца в массиве numpy 31:33 Изменение значения numpy массива по условию 32:35 Завершение работы в ноутбуке 32:50 Где практиковаться по numpy 33:11 Практика на 🤍 33:35 Резюме занятия

Python - NumPy Functions for Data Analysis & Science!

98
5
0
00:21:21
06.02.2021

Tutorial on common NumPy functions used for data analysis and science. Learn to combine generate random numbers from specific statistical distributions, transform data to make it easier to model with and sort & merge arrays. GitHub repo containing the notebook under "Python YouTube Tutorials": 🤍 Video on NumPy Arrays: 🤍 CONNECT: LinkedIn: 🤍 GitHub: 🤍 Twitter: 🤍 Video Chapters 0:00 - Intro 0:18 - Load in packages 0:29 - Concatenate arrays together 1:50 - NumPy functions to calculate summary statistics 5:54 - Return the minimum and maximum values of an array 7:10 - Log transformation of data 10:32 - Filter through an array with NumPy's "Where" function 13:19 - Generating random numbers based on a specified distribution 18:32 - Sorting arrays 20:33 - References and Additional Learning

#3 NumPy Размерность, Доступ к Элементам по Индексу [(Data Science) Основы с Python] @noogiruki

120
3
1
00:15:32
07.07.2021

Библиотека NumPy содержит структуры данных многомерных массивов и матриц (дополнительную информацию об этом вы найдете в следующих разделах). Он предоставляет ndarray , однородный объект n-мерного массива, с методами для эффективной работы с ним. NumPy можно использовать для выполнения широкого спектра математических операций с массивами. Он добавляет в Python мощные структуры данных, которые гарантируют эффективные вычисления с массивами и матрицами, и предоставляет огромную библиотеку высокоуровневых математических функций, которые работают с этими массивами и матрицами. Для установки NumPy мы настоятельно рекомендуем использовать научный дистрибутив Python. Если вы ищете полные инструкции по установке NumPy в вашей операционной системе, вы можете найти все подробности здесь . Если у вас уже есть Python, вы можете установить NumPy с помощью: conda install numpy или же pip install numpy Официальный сайт: 🤍 Код из видео: 🤍 Наши контакты: 🤍 - курсы программирования(есть онлайн) 🤍 - группа вк 🤍 - группа фб 🤍 - инстаграм

3 Модуль NumPY Пример решения задач

46
2
0
00:30:08
12.02.2022

Видео о применении модуля NumPy на практических примерах.

Визуализация Данных на Python | Pandas и Matplotlib

25945
1147
60
00:10:01
08.10.2020

Сегодня мы научимся визуализировать данные на языке программирования Python, с помощью библиотек Pandas и Matplotlib. Визуальная информация лучше воспринимается и позволяет быстро и эффективно донести до зрителя собственные мысли и идеи. И если сравнить запись в виде кривой, и виде сухих чисел, то подавляющее большинство людей - выберет графический способ (так как это банально - удобнее) Привет! Меня зовут Игорь. На моём канале ты сможешь найти уроки по программированию нейросетей. Моя цель - сделать программирование более доступным и понятным. Для просмотра моих видео вам не нужно высшее образование по Computer science. Все непонятные темы и термины я буду понятно объяснять и показывать на примерах. Оставайся с нами, и чтобы не пропустить ни одного видео - подписывайся на канал и нажимай на колокольчик! 💲💲 Поддержать выход новых роликов и автора в том числе: 🤍 ► Плейлист "Программирование на Практике" - 🤍 ► Плейлист “Нейронные Сети на Понятном Языке” - 🤍 ► Плейлист "Изучение NumPy" - 🤍 ✅ Группа VK - 🤍 ✈️ Telegram канал – 🤍 #python #pandas #matplotlib

13 Списки: индексы и срезы Python

91097
3163
69
00:08:10
26.07.2018

🔥🔥🔥 Инди-курс по Python 🔥🔥🔥 🤍 👉👉👉 Свой вопрос по курсу можешь задать в чате 🤍 👉👉👉 Также подписывайся на мой телеграмм-канал 🤍 🤍 В видео поговорим о том, как нумеруются элементы в пределах одного списка. Узнаете что такое индекс, и как при помощи индекса можно получить значение элемента списка. Также научимся брать срез элементов из списка и переворачивать список задом наперед. Разберем пример когда 2 переменные могут ссылаться на один и тот же список, и рассмотрим как избежать такой ситуации 🤍 Подробная информация об этом уроке Все видео этого курса можете найти на сайте 🤍 или в Вк 🤍 Если кому нужна помощь, предлагаю индивидуальные занятия. Подробнее пишите в личку в вк 🤍 🤍 В данном группе можете найти информацию о новых видео и задать вопросы

2. Библиотека NumPy: семинар

16141
207
16
00:55:09
26.09.2018

На этом занятии слушатели знакомятся с библиотекой numpy, играющей ключевую роль в освоении анализа данных. Акцент делается на работу с векторами и матрицами в NumPy. Семинарист: Данил Лыков (МФТИ) - Deep Learning School при ФПМИ МФТИ Официальный сайт: 🤍 Официальная группа ВК: 🤍 Github-репозиторий: 🤍 ФПМИ МФТИ Официальный сайт: 🤍 Проекты для школьников: 🤍 Магистратура: 🤍 Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": 🤍 Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": 🤍 Лаборатории ФПМИ: 🤍

Data Science Numpy На Python 3 С Нуля За 1 Час | Data Science Уроки

3532
65
4
01:09:27
30.06.2021

🤍 Data Science Numpy На Python 3 С Нуля За 1 Час | Data Science Уроки Python и Data Science для начинающих простым и понятным языком Ставим лайки 👍 и подписываемся 🔔 - развитие канала зависит от вас ✌️ Больше курсов на сайте 🤍 #MastersOfCode

#5 Операции с массивами NumPy [(Data Science) Основы с Python] @noogiruki

166
4
3
00:15:45
21.07.2021

Объект итератора nditer, представленный в NumPy 1.6, предоставляет множество гибких способов систематического посещения всех элементов одного или нескольких массивов. На этой странице представлены некоторые основные способы использования объекта для вычислений с массивами в Python, а затем в заключении рассказывается, как можно ускорить внутренний цикл в Cython. Поскольку Python nditerпредставляет собой относительно простое отображение API итератора массива C, эти идеи также помогут при работе с итерацией массива из C или C . По умолчанию nditerобрабатывает входной операнд как объект только для чтения. Чтобы иметь возможность изменять элементы массива, вы должны указать режим чтения-записи или только для записи, используя флаги «readwrite» или «writeonly» для каждого операнда. Затем nditer выдаст записываемые буферные массивы, которые вы можете изменить. Однако, поскольку nditer должен скопировать эти данные буфера обратно в исходный массив после завершения итерации, вы должны сигнализировать о завершении итерации одним из двух методов. Вы можете либо: использовал nditer в качестве диспетчера контекста с помощью оператора with , и временные данные будут записаны обратно при выходе из контекста. после завершения итерации вызовите метод close итератора , который вызовет обратную запись. Таймкоды: 0:00 вступление 01:42 .shape numpy 03:44 .reshape numpy 09:04 итерация массивов 11:18 .nditer numpy 14:00 .ndenumerate numpy Код из видео: 🤍 Наши контакты: 🤍 - курсы программирования(есть онлайн) 🤍 - группа вк 🤍 - группа фб 🤍 - инстаграм

Уроки Python / Индексы и срезы в массивах, списках

5198
291
25
00:08:50
29.01.2020

Привет друзья! Сегодня мы с вами рассмотрим индексы и срезы в массивах, списках в Python. В Python к любому элементу, можно обратиться по его порядковому номеру - индексу. Отсчет начинается с нуля и ведется слева направо . 😊 В Python, кроме индексов, существуют ещё и срезы - array[START:STOP:STEP] - берёт срез с номера START, до STOP (не включая его), и с шагом STEP. По умолчанию START = 0, STOP = длине объекта, STEP = 1. И эти параметры могут быть опущены. ❗ При программирование на питоне не забываем про табуляцию в коде программы на Питоне – т.к. она формирует структуру кода. #урокиpython #урокипитон #python #программирование #дляначинающих ✅ Уроки от #OlegShpagin 👨🏼‍💻 Ставь лайк, если тебе понравилось видео 👍 ✅ С нуля научиться программировать на Python? – Легко! Повторяйте все то, что показываем в обучающем видео. Тогда вы будете закреплять материал быстрее и сможете начать программировать на Python эффективно.👍 Смотрите наши обучающие видеоуроки и выучите Python быстрее всех! :) ►► Подписывайся на наш канал: 🤍 Рекомендую посмотреть вот эти видео ► ★ [Уроки Python Как сделать задержку времени] 🤍 ★ [Уроки Python / Функция range] 🤍 ★ [Как узнать версию Python на компьютере] 🤍 ★ [Как установить Python на Windows] 🤍 ★ [Установка, настройка и использование PyCharm для начинающих] 🤍 ★ [Делаем калькулятор первый вводный урок для начинающих, с нуля] 🤍 ★ [Логические операторы И, ИЛИ, НЕ (AND, OR, NOT)] 🤍 ★ [Циклы for и while / Синтаксис / Оператор else, break] 🤍 ★ [Как создать функцию, что такое функции в Python, как с ними работать] 🤍 ★ [Как сделать сайт на Питоне, Делаем Веб сервер] 🤍 ★ [Работа с файлами в Python запись в файл] 🤍 ★ [Работа с файлами в Python чтение из файлов] 🤍 ★ [Команда print] 🤍 ★ [Методы строк] 🤍 ★ [Как в Python создать графическое окно] 🤍 ★ [Программирование для подростков Python - Инсталляция, Запуск, Исправление ошибки | Уроки Python] 🤍 ★ [Как в Python работать с массивами] 🤍 ★ [Программирование для школьников на Python, Как проинсталлировать Python?!] 🤍 Где нас можно найти ► Вступай в группу Вк - 🤍 🚀 Группа FaceBook - 🤍 Twitter - 🤍 Популярные плейлисты ► ● Уроки программирования для детей по Scratch 🤍 ● Уроки программирования для детей и подростков на Python 🤍 ● Уроки HTML/CSS. Учим быстро и эффективно! 🤍 ● Уроки JavaScript. Изучаем основы языка и практикуемся сразу. 🤍 ● Уроки jQuery. Для начинающих, с нуля 🤍 ● Уроки Bootstrap для начинающих, с нуля учимся сразу делать классно! 🤍 ● Компьютерное железо. Лайфхаки. Обзоры. Ноу-хау. Инструкции. Рекомендации. 🤍 ● Уроки администрирования для начинающих, сервера, сети, хранилища - их настройка и обслуживание. 🤍 ● Компьютерная безопасность. Рекомендации. Советы. Лайфхаки. Know-How. 🤍 ● Новинки в компьютерном мире. Обзоры. Новинки гаджетов. Смартфоны. Техника. 🤍 ► Уроки на сайте Wiseplat: ✔ Сообщество программистов: 🤍 ✔ Дополнительное описание, домашние задания и многое другое можно найти на сайте WISEPLAT: 🤍 ❤ Если Вам понравилась публикация, подписывайтесь на канал! 👍 Ставьте лайки, тогда будем еще создавать такой контент :) ✉ Если есть вопросы или пожелания, то пишите, в комментариях.

Вычисления в Jupyter Notebook: массивы numpy - основы

3900
90
0
00:16:42
16.02.2016

8 часть видео о вычислениях в Jupyter Notebook. Рассмотрены основы работы с массивами Numpy. Блокнот: 🤍 Плейлист: 🤍

Графики функций c numpy и matplotlib (Занятие 1.2.1)

1034
28
1
00:16:57
18.06.2019

Видеолекция по применению Python для визуализации данных. В этом видео разбираем построение самых простых графиков с помощью matplotlib. Занятие будет полезно всем кто занимается научной работой или начинает использовать Python для машинного обучения. Ссылка на код: 🤍 Репозиторий курса: 🤍

29 Вложенные списки Python

141714
3819
283
00:17:55
26.10.2018

🔥🔥🔥 Инди-курс по Python 🔥🔥🔥 🤍 👉👉👉 Свой вопрос по курсу можешь задать в чате 🤍 👉👉👉 Также подписывайся на мой телеграмм-канал 🤍 🤍 В видео познакомимся со вложенными списками Рассмотрим как их создавать и обращаться по индексам к элементам вложенного списка Научиться обходить элементы двумерного списка (аналог двумерного массива в других языках) Найдем сумму элементов строки матрицы Найдем сумму элементов столбца матрицы Рассмотрим квадратные матрицы (таблицы) Узнаем, что такое главное диагональ, а также какие элементы ей принадлежат, а какие лежат выше/ниже главной диагонали Задачи для самостоятельного решения Транспонирование - 1 🤍 Транспонирование - 2 🤍 Красивая матрица 🤍 Сумма матриц 🤍 Симметричная ли матрица? 🤍 Симпатичный узор 🤍 Фотографии Брейна 🤍 Спираль 🤍 🤍 На сайте будет выкладываться более подробная информация о данном курсе и будущих видео. Все видео этого курса можете найти на сайте 🤍 или в Вк 🤍 Если кому нужна помощь, предлагаю индивидуальные занятия. Подробнее пишите в личку в вк 🤍 🤍 В данном группе можете найти информацию о новых видео и задать вопросы

Зинкевич А.О. - Python и облачные вычисления в науке - 12. Matplotlib NumPy. Базовый анализ данных.

183
10
0
01:33:47
14.05.2022

Matplotlib NumPy и почему это быстро. Базовый анализ данных 0:00:19 1. Библиотека NumPy 0:32:33 2. Алгебраические операции 0:41:12 3. Агрегирующие операции 0:46:17 4. Логические операции 0:52:28 5. Индексация и срезы 0:57:50 6. Библиотека MPL 1:11:55 7. Как визуализировать данные Ссылка на плейлист: 🤍

Python для начинающих. Урок 10: Многомерные массивы.

66072
1507
235
00:33:45
05.12.2019

ВСЕ ВИДЕО ПО PYTHON: 🤍 МОЙ КУРС ПО GIT: 🤍 Реклама и сотрудничество: alishev.neil🤍gmail.com

Нейронная сеть на Python с нуля

48850
2818
125
00:14:40
08.03.2021

Давайте напишем свою нейронную сеть Python с нуля, без использования нейросетевых фреймворков! Вспомним, как работает инференс в полносвязных слоях в терминах линейной алгебры, научимся имплементировать его на питоне, и решим простую задачу классификации. Код из видео: 🤍 Меня зовут Дмитрий Коробченко, и на моём канале будет много чего интересного, так что подписывайтесь и нажимайте на колокольчик, чтобы ничего не пропустить: 🤍 #Нейросети​ #ГлубокоеОбучение​ #ДмитрийКоробченко​ #НейронныеСети​ #МашинноеОбучение​ #ИскусственныйИнтеллект​ #Python #Numpy

3. Numpy. Постановка задачи машинного обучения.

352
18
0
01:24:05
14.07.2019

Как использовать numpy [0:01:24]. Постановка задачи ML [0:52:13]. Нормальное уравнение для линейной регрессии [1:17:45].

АО МФТИ 2021-2022 | Знакомство с Python: Numpy

161
7
0
00:24:31
29.10.2021

Ноутбук кода лекции 🤍 Сайт Аэрокосмической олимпиады МФТИ 🤍 Телеграм-канал 🤍

СКМ 2021 03 16 Numpy

141
0
0
01:09:46
08.05.2021

Массивы, векторы, матрицы

Семинар. Библиотека Numpy.

7039
125
7
01:22:25
05.10.2020

Ноутбук с занятия 🤍 - 0:00 Библиотека NumPy 6:23 Одномерные массивы 16:11 Создание массивов 22:45 Операции над одномерными массивами 39:25 Индексирование и срезы 46:42 Двумерные массивы 1:02:13 Многомерные массивы 1:08:02 Задачи линейной алгебры - Deep Learning School при ФПМИ МФТИ Официальный сайт: 🤍 Официальная группа ВК: 🤍 Github-репозиторий: 🤍 ФПМИ МФТИ Официальный сайт: 🤍 Проекты для школьников: 🤍 Магистратура: 🤍 Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": 🤍 Онлайн-магистратура "Цифровая экономика": 🤍 Лаборатории ФПМИ: 🤍 Другие записи курсов от Лектория ФИВТ вы можете найти на канале 🤍

Назад
Что ищут прямо сейчас на
numpy индекс элемента как готовить молоки Abu Rayhon Beruniy haqida ram usage firefox vs chrome poe build making guide lume cube panel pro review imei change all q mobile berangberang dawn RMD RECORD huawei y3ii lua u22 imei repair rekomendasi sepeda gunung merk pasific Hilda FNF узнать существование email black modified Verna риелтор турция bikini lady cs 1.6 fps sorunu Desi Nuskhe for face dicey dungeons четвертый эпизод ведьма