آموزش کتابخانه Numpy برای علم داده (همه در یک)
Numpy Library for data science (All in one)
آنچه خواهید آموخت
- عملکرد متفاوت Numpy به عنوان عملیات ماتریس/آرایه اعمال می شود
- شما Numpy - Library Python Library را یاد خواهید گرفت
- توابع ریاضی مختلف Numpy
- از مبتدی مطلق به یک کاربر مطمئن Python NumPy تبدیل شوید
- جرات کنید حداکثر استفاده را از Python NumPy ببرید
- برای درک موضوعات پیچیده در Python NumPy عمیق تر بروید
سلام ،
به کتابخانه Numpy برای دوره علم داده خوش آمدید
-
آیا برای حرفه علم داده آماده هستید؟
-
آیا می خواهید Python Numpy را از Scratch یاد بگیرید؟ یا
-
آیا شما یک دانشمند باتجربه در زمینه داده هستید و به دنبال بهبود مهارت های خود با Numpy هستید!
در هر دو مورد ، شما در مکان مناسب هستید! تعداد شرکت ها و شرکت هایی که از پایتون استفاده می کنند روز به روز در حال افزایش است. دنیایی که ما در آن زندگی می کنیم عصر انفورماتیک را تجربه می کند. Python و کتابخانه Numpy آن انتخاب مناسبی برای شرکت در این جهان و ایجاد فرصت های خود خواهد بود ،
Numpy یک کتابخانه برای زبان برنامه نویسی پایتون است که پشتیبانی از آرایه ها و ماتریس های بزرگ و چند بعدی را به همراه مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا برای کار بر روی این آرایه ها اضافه می کند.
هدف Numpy ارائه یک شیء آرایه ای است که حداکثر 50 برابر سریعتر از لیست های سنتی پایتون باشد. شیء آرایه در Numpy ndarray نامیده می شود ، بسیاری از توابع پشتیبانی را ارائه می دهد که کار با ndarray را بسیار آسان می کند. آرایه ها اغلب در علم داده استفاده می شوند.
در این دوره ، ما دری از دنیای علم داده را باز کرده و عمیق تر حرکت خواهیم کرد. گام به گام Numpy را با مثال های عملی یاد خواهید گرفت. از همه مهمتر در علم داده ، باید نحوه استفاده م effectivelyثر از کتابخانه Numpy را بدانید. زیرا این کتابخانه نامحدود است.
در این دوره خواهید آموخت ؛
-
معرفی و نصب
-
شباهت ها و تفاوت ها در یک لیست و یک آرایه
-
اعلام آرایه
-
تابع آرایه در کتابخانه numpy
-
تابع arange
-
یک ، صفر و عملکرد خالی
-
تابع linspace
-
هویت و عملکرد چشم
-
ویژگی های آرایه
-
نمایه سازی در آرایه
-
برش در آرایه
-
عملگرهای حسابی در یک آرایه
-
تغییر شکل و تغییر اندازه عملکرد در یک آرایه
-
تابع را در یک آرایه تخت کنید
-
تابع ravel در یک آرایه
-
تابع جابجایی
-
تابع مبادله
است -
تابع اتصال
-
عملکرد ماتریس های مختلف مانند یافتن عکس معکوس ، ضرب ماتریس و غیره.
این دوره شما را از یک مبتدی به سطح با تجربه تر می برد.
اگر در علم داده تازه کار هستید یا هیچ نظری در مورد علم داده ندارید ، مشکلی نیست ، هر چیزی را که برای شروع علم داده نیاز دارید از ابتدا یاد خواهید گرفت.
اگر شما یک توسعه دهنده نرم افزار هستید یا با سایر زبان های برنامه نویسی آشنا هستید و می خواهید یک دنیای جدید را شروع کنید، شما نیز در جای مناسب قرار دارید. شما گام به گام با نمونه های دست را یاد خواهید گرفت.
در دوره می بینیم!
این دوره برای چه کسانی است:
- هرکسی می خواهد وارد حوزه علم داده
معرفی Introduction
-
معرفی و نصب numpy Introduction and Installation of numpy
-
List vs Array List vs Array
-
انواع آرایه Types of array
توابع در آرایه Functions in array
-
اعلان آرایه با استفاده از تابع Declaration of array using function
-
تابع arange () arange() function
-
واحد ، صفر و عملکرد خالی ones, zeros and empty function
-
عملکرد Linspace Linspace function
-
هویت و عملکرد چشم Identity and Eye function
-
ویژگی های آرایه Attributes of array
-
نمایه سازی در آرایه Indexing in array
-
برش در آرایه Slicing in array
-
عملگرهای حسابی در آرایه Arithmetic operators in array
-
تغییر شکل و تغییر اندازه عملکرد Reshape and resize function
-
عملکرد تخت Flatten function
-
عملکرد Ravel Ravel function
-
تابع انتقال Transpose function
-
عملکرد Swapaxes Swapaxes function
-
تابع الحاق Concatenate function
توابع ماتریس Matrix Functions
-
جمع ماتریس matrix addition
-
ضرب ماتریس matrix multiplication
-
جبر خطی Linear algebra
-
قدرت یک ماتریس Power of a matrix
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
این دوره غیر فعال شده است.
https://donyad.com/d/fdad
آموزش شروع کار با NumPy
Getting Started with NumPy
NumPy یک کتابخانه قدرتمند پایتون است که آرایه ها و توابع N بعدی را برای انجام محاسبات علمی ارائه می دهد. در این دوره، اصول NumPy، انواع داده ها و ویژگی های آن و ایجاد آرایه NumPy در سناریوهای مختلف را خواهید آموخت.
آموزش Pandas Numpy در پایتون 2022 از ابتدا با انجام.
Numpy Pandas in Python 2022 from Scratch by Doing.
نحوه استفاده از Python Numpy را از ابتدا در پردازش داده و تجزیه و تحلیل داده یاد بگیرید.
آموزش دسترسی به آرایه ها با NumPy
Accessing Arrays with NumPy
آیا به دنبال گسترش مهارت های برنامه نویسی پایتون خود هستید؟ این دوره به شما یاد می دهد که چگونه با استفاده از کتابخانه NumPy پایتون با آرایه ها کار کنید.
آموزش پایتون با NumPy برای مبتدیان مطلق
Python with NumPy For Absolute Beginners
Python Numpy را با ویدیوهای ساده یاد بگیرید
Shambhavi Gupta
برنامه نویس پایتون سلام به همه ، نام من Shambhavi Gupta است ، علاقه مندان به علم داده. من تسلط خوبی بر زبان برنامه نویسی پایتون دارم و در حال حاضر به عنوان مربی آموزشی/راهنمای پایتون در شرکت های مختلف فناوری کار می کنم. به غیر از این ، من بر آمار علم داده ، کتابخانه ها برای علم داده مانند Numpy ، Pandas ، Seaborn و غیره تسلط خوبی دارم.
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.