#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки
Рассматриваются функции автозаполнения: empty, eye, identity, ones, zeros, full. Функции создания матриц: mat, diag, diagflat, tri, tril, triu и vander. Функции формирования числовых диапазонов: arange, linspace, logspace, geomspace. Функции формирования массивов на основе данных: array, asanyarray, copy, fromfunction, fromiter, fromstring.
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru
NumPy: https://numpy.org/doc/stable
Видео #3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки канала selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru
NumPy: https://numpy.org/doc/stable
Видео #3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy уроки канала selfedu
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки
Replace Excel Vlookup with Python - Five Minute Python Scripts
ООП Python 3 #3: режимы доступа - public, private, protected. Геттеры и сеттеры
#2. Модель MTV. Маршрутизация. Функции представления | Django уроки
Level curves | MIT 18.02SC Multivariable Calculus, Fall 2010
#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов | Python для начинающих
#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки
#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки
Python NumPy | Dot Product
Python 3 #24: файлы - чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle
#1. Пакет numpy - установка и первое знакомство | NumPy уроки
Математика без Ху%!ни. Вычисление определителя методом треугольников.
#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки
#2. Функция plot для построения и оформления двумерных графиков | Matplotlib уроки
#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки
How to Convert a Pandas Dataframe to a Numpy Array
ООП Python 3 #4: объекты свойства (property) и дескрипторы классов
#3. Отображение нескольких координатных осей в одном окне | Matplotlib уроки
Персептрон - возможности классификации образов, задача XOR | #2 нейросети на Python