Таблица курсов

Туториал по Python

• Туториал по Python
• Введение в Python
• Начало работы с Python
• Синтаксис Python
• Комментарии Python
• Переменные Python
• Типы данных Python
• Числа Python
• Конвертация типов Python
• Строки Python
• Булево в Python
• Операторы Python
• Списки Python
• Тупли Python
• Множества Python
• Словари Python
• If Else Python
• Цикл While в Python
• Цикл For в Python
• Функции Python
• Lambda в Python
• Массивы Python
• Классы/объекты Python
• Инheritance в Python
• Итерация в Python
• Область видимости Python
• Модули Python
• Даты Python
• JSON в Python
• RegEx в Python
• PIP в Python
• Try ... Except в Python
• Ввод команд Python
• Форматирование строк Python

Обработка файлов

• Открытие файла Python
• Чтение файла Python
• Запись/создание файлов Python
• Удаление файла Python

Python NumPy

• Введение в NumPy
• Начало работы с NumPy
• Создание массивов NumPy
• Индексация массивов NumPy
• Обрезка массивов NumPy
• Типы данных NumPy
• Копии/Вид на массивы NumPy
• Форма массивов NumPy
• Преобразование формы массивов NumPy
• Итерация по массивам NumPy
• Слияние массивов NumPy
• Разделение массивов NumPy
• Поиск в массивах NumPy
• Сортировка массивов NumPy
• Фильтрация массивов NumPy
• Случайные значения NumPy
• ufuncs NumPy

Машинное обучение

• Начало
• Средний модуль
• Среднеквадратичное отклонение
• Проценты
• Распределение данных
• Нормальное распределение данных
• Скан
• Линейный регресс
• Полиный регресс
• Многофакторный регресс
• Масштабирование
• Обучение/тестирование
• Дерево решений

Python MySQL

• Введение в MySQL
• Создание базы данных MySQL
• Создание таблицы MySQL
• MySQL Insert
• MySQL Select
• MySQL Where
• MySQL Order By
• MySQL Delete
• Удаление таблицы MySQL
• MySQL Update
• MySQL Limit
• MySQL Join

Python MongoDB

• Введение в MongoDB
• Создание базы данных MongoDB
• Создание набора MongoDB
• MongoDB Insert
• MongoDB Find
• MongoDB Query
• MongoDB Sort
• MongoDB Delete
• Удаление набора MongoDB
• MongoDB Update
• MongoDB Limit

Референсная книга Python

• Обзор ссылок Python
• Внутренние функции Python
• Методы строк Python
• Методы списков Python
• Методы словарей Python
• Методы кортежей Python
• Методы集合ов Python
• Методы работы с файлами Python
• Ключевые слова Python

Референсное руководство по модулям

• Модуль случайных чисел
• Модуль запросов

Python How To

• Удаление повторяющихся элементов из списка
• Обратная строка

Пример Python

• Пример Python
• Тест Python

Дополнительные курсы

Рекомендации по курсу:

• Кистень CodeW3C.com

Что такое ufuncs?

Ufuncs это «универсальные функции» (Universal Functions), это функции NumPy, которые работают с объектами ndarray.

Почему стоит использовать ufuncs?

ufunc используется для реализации векторизации в NumPy, что значительно быстрее, чем итерация по элементам.

Они также предоставляют методы广播 и другие, такие как уменьшение, сложение и т.д., которые очень полезны для вычислений.

Ufuncs также принимают другие параметры, например:

where Булевый массив или условие, определяющее, где должно выполняться действие.

dtype Определение типа возвращаемого элемента.

out Возвратное значение должно быть скопировано в выводной массив.

Что такое векторизация?

Преобразование итерационных выражений в векторные операции называется векторизацией.

Поскольку современные CPU оптимизированы для таких операций, они выполняются быстрее.

Суммирование элементов двух списков:

Список 1: [1, 2, 3, 4]

Список 2: [4, 5, 6, 7]

Один из методов - это итерация по двум спискам и суммирование каждого элемента.

Пример

Если нет ufunc, мы можем использовать вбудованную функцию Python zip() Метод:

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

Запуск примера

Для этого у NumPy есть ufunc под названием add(x, y)Он будет выводить такое же значение.

Пример

Через ufunc, мы можем использовать add() Функция:

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

Запуск примера

Kit

Референсная книга Python

Пример Python

Тест Python

Ссылки спонсоров