Jadwal kursus

Panduan Python

• Panduan Python
• Pengenalan Python
• Masuk ke Python
• Syntax Python
• Komentar Python
• Variabel Python
• Tipe Data Python
• Angka Python
• Casting Python
• String Python
• Boolean Python
• Operator Python
• Daftar Python
• Tupel Python
• Koleksi Python
• Diklasifikasikan Python
• If Else Python
• Perulangan While Python
• Perulangan For Python
• Fungsi Python
• Lambda Python
• Array Python
• Kelas/objek Python
• Penerus Python
• Iterasi Python
• Dampak Lingkungan Python
• Modul Python
• Tanggal Python
• JSON Python
• RegEx Python
• PIP Python
• Try Except Python
• Input perintah Python
• Pemformatan String Python

Pemrosesan berkas

• Buka Berkas Python
• Baca Berkas Python
• Penulisan/penyisihan berkas Python
• Hapus Berkas Python

Python NumPy

• Pengenalan NumPy
• Masuk ke NumPy
• Membuat Array NumPy
• Indeks Array NumPy
• Potong Array NumPy
• Tipe Data NumPy
• Salinan/View NumPy
• Bentuk Array NumPy
• Ubah Bentuk Array NumPy
• Iterasi Array NumPy
• Gabungkan Array NumPy
• Pemecahan Array NumPy
• Pencarian Array NumPy
• Pengurutan Array NumPy
• Pemfilteran Array NumPy
• Acak NumPy
• ufunc NumPy

Pemrosesan makina

• Masuk
• Mode rata-rata median
• Tingkat standar
• Penasihat persen
• Distribusi data
• Distribusi data normal
• Garis bujur
• Regressi linear
• Regressi polinomial
• Regressi multivariabel
• Skala
• Pelatihan/pengujian
• Pohon keputusan

Python MySQL

• Masuk MySQL
• Buat Database MySQL
• Buat Table MySQL
• Masukkan MySQL
• Select MySQL
• Where MySQL
• Order By MySQL
• Delete MySQL
• Drop Table MySQL
• Update MySQL
• Limit MySQL
• Join MySQL

Python MongoDB

• Masuk MongoDB
• Buat database MongoDB
• Buat koleksi MongoDB
• Masukkan MongoDB
• Cari MongoDB
• Kueri MongoDB
• Urutkan MongoDB
• Delete MongoDB
• Hapus koleksi MongoDB
• Update MongoDB
• Limit MongoDB

Panduan Referensi Python

• Ringkasan referensi Python
• Fungsi bawaan Python
• Metode string Python
• Metode daftar Python
• Metode kamus Python
• Metode tuple Python
• Metode koleksi Python
• Metode berkas Python
• Kata kunci Python

Panduan referensi modul

• Modul acak
• Modul permintaan

Python How To

• Hapus item berulang dalam daftar
• Balikkan string

Contoh Python

• Contoh Python
• Ujian Python

Kursus Pilihan

Rekomendasi Kursus:

• Kotak Cukup CodeW3C.com

Apa itu ufunc?

Ufunc adalah singkatan untuk “Universal Functions” (Fungsi Universal), yang adalah fungsi NumPy untuk mengoperasikan objek ndarray.

Mengapa harus menggunakan ufunc?

Ufunc digunakan untuk melaksanakan vektorisasi di NumPy, yang lebih cepat daripada iterasi elemen.

Mereka juga menyediakan broadcast dan metode lain, seperti pengurangan, pengakumulasi, dll, yang sangat bermanfaat bagi perhitungan.

Ufunc ini juga menerima parameter lain, seperti:

where Array boolean atau kondisi, yang digunakan untuk mendefinisikan dimana operasi akan dilakukan.

dtype Mendefinisikan tipe kembalian elemen.

out Nilai kembalian seharusnya disalin ke array output yang diinginkan.

Apa itu vectorization?

Mengubah pernyataan iterasi menjadi operasi berbasis vektor disebut vectorization.

Karena CPU modern sudah dioptimalisasikan untuk operasi seperti ini, sehingga kecepatan lebih cepat.

Jumlah elemen kedua daftar:

Daftar 1: [1, 2, 3, 4]

Daftar 2: [4, 5, 6, 7]

Salah satu cara adalah menggulir dua daftar, lalu menghitung sumbu setiap elemen.

Contoh

Jika tidak ada ufunc, kita dapat menggunakan built-in Python zip() Metode:

x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 5, 6, 7]
z = []
untuk i, j in zip(x, y):
  z.append(i + j)
print(z)

Jalankan Contoh

Untuk hal ini, NumPy memiliki ufunc yang disebut add(x, y)，ia akan mengeluarkan hasil yang sama.

Contoh

Dengan ufunc, kita dapat menggunakan add() Fungsi:

import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 5, 6, 7]
z = np.add(x, y)
print(z)

Jalankan Contoh

Panduan Alat

Panduan Referensi Python

Contoh Python

Ujian Python

Tautan Pendukung