【Udemy中英字幕】The Ultimate Beginners Guide to Python NumPy

Python NumPy 终极初学者指南

掌握 NumPy 数值分析和科学计算所需的一切知识！已解决的练习！

讲师：Jones Granatyr

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您将学到什么

• 加强您的 Python 知识并增强您的编程技能，以便在您的项目中使用 NumPy 数组。
• 探索 NumPy 数组的强大特性及其高效数据操作的基本属性。
• 创建、填充和导航 NumPy 数组，无缝提取和修改数据。
• 使用方法和函数对数组执行复杂的操作，优化代码并充分发挥 NumPy 的潜力。
• 深入研究基本的数据科学概念，学习有效地操作和分析数据。

探索相关主题

• NumPy
• 数据科学
• 发展

要求

• 基本的编程逻辑和 Python 编程，尽管不需要对这些领域有深入的了解就可以学习本课程。

描述

本课程专为想要探索 NumPy 库强大功能的 Python 开发人员而设计。通过实践课程，您将获得处理多维数组、执行复杂科学计算和高效处理数据所需的技能。

我们将讨论以下主题：

• ndarrays（NumPy 的基本类）及其属性：
  • 使用 `ndarray` 类创建和操作多维数组
  • 探索 ndarrays 的本质属性
  • 学习数组索引和切片技术以及值分配
  • 了解创建填充数组的不同方法

• ndarray 方法：
  • 提取属性并对数组执行数学运算
  • 使用 `ndarray` 方法有效地操作数据

• 数组操作：
  • 使用数组操作函数修改和转换数据
  • 以不同的方式组合数组以创建更复杂的数据集
  • 了解如何转置、重新排序和反转数组
  • 探索高级索引技术以从数组中提取特定信息

• 强大的 NumPy 函数用于分析：
  • 使用线性代数函数求解方程组、计算逆矩阵等
  • 应用统计函数分析数据，计算集中趋势和离散度
  • 掌握 NumPy 通用函数对数组执行数学运算
• 更多内容：
  • 生成具有不同概率分布的随机数
  • 发现用于科学计算的有用 NumPy 常量
  • 保存和加载数组以实现数据持久性

在本课程结束时，您将能够自信地使用 NumPy 库在 Python 中进行数值分析，高效处理多维数组，精确快速地对数组执行复杂的科学计算，高效地处理数据以提取有价值的见解，并将 NumPy 库集成到您现有的 Python 开发项目中。每节末尾都有超过 7 小时的分步视频和解决的练习！

本课程适合哪些人：

• 有兴趣学习如何优化涉及向量和矩阵计算的操作的 Python 开发人员。
• 数据科学专业的学生正在寻求 Python 中数据操作和分析的关键库之一的基本知识。
• 数据科学专业人士希望加深对日常工作中最常用的库之一的主要概念和功能的理解。