Публикации по теме 'numpy'
Интуитивно обрезать изображение — NumPy
В этой статье блога мы узнаем, как обрезать изображение в Python, используя NumPy в качестве идеальной библиотеки. Когда мы говорим об изображениях, это просто матрицы в двумерном пространстве. И, конечно, это зависит от изображения, если это изображение RGB , то размер изображения будет (ширина, высота, 3), иначе — оттенки серого будут просто (ширина, высота). Но в конечном итоге изображения — это просто большие матрицы, где каждое значение — это пиксель, расположенный по строкам и..
Список массивов VS Numpy в Python
Подробное сравнение стандартной библиотеки и пакета Numpy.
Структуры данных в Python имеют большое значение, поскольку это один из наиболее часто используемых языков в машинном обучении и искусственном интеллекте, где данные являются наиболее важным фактором.
В Python есть встроенные структуры данных, которые могут эффективно управлять данными, а также есть сторонние библиотеки, такие как Numpy, которые предоставляют расширенные функции для манипулирования данными.
В этой статье мы..
Numpy раскрыт: руководство для начинающих
Резюмируя основные выводы из моего изучения знаменитой научной библиотеки Python Numpy.
Чтобы запускать коды, показанные в этой статье, используйте онлайн-компилятор Python c . Это поможет вам понять и запомнить концепции по мере продвижения вперед, а также выработает привычку практиковаться в кодировании.
Многим компаниям, нанимающим на должности Python, особенно требуется знание библиотеки Numpy.
NumPy — это библиотека Python, используемая для работы с массивами. Он также..
Линейная регрессия
Регрессионный анализ - одна из важнейших областей статистики и
машинное обучение. Доступно несколько методов регрессии. Линейная регрессия - одна из них. Регрессия ищет отношения между переменными. В статистическом моделировании и машинном обучении эта взаимосвязь используется для прогнозирования результата дальнейшего или будущего события.
Линейная регрессия
Линейная регрессия, вероятно, является одним из наиболее важных и широко используемых методов регрессии. Это один из..
Возвращение в NumPy, день 11
Пришло время дать отдых проблеме чередующихся проекций. Я занимаюсь отладкой и поиском ошибок уже шестой день или около того, и не могу заставить его работать. Я даже сравнил его со своим старым кодом, который я написал во время курса. И тогда это сработало. Я MATLAB, а не Python, но это сработало.
Алгоритм я написал примерно такой же, как и тогда. Вот почему я пришел к выводу, что это что-то происходит в фоновом режиме, какой-то аспект NumPy, который я еще не понимаю. У меня есть два..
12 методов NumPy для начинающих: полная дорожная карта, чтобы стать специалистом по данным
На прошлой неделе я написал в блоге о Pandas 12 Pandas Methods To Master: A Complete Roadmap To Be A Data Scientist … и получил просто ошеломляющий ответ… никогда не думал, что смогу помочь такому количеству людей.
Итак, вот мой третий блог…
Итак, мы закончили с Python и Pandas, что дальше?
Очевидно, это будет NumPy. Но..
Почему NumPy?
Итак, с чем мы имеем дело в науке о данных?
Данные, верно?
Да, и как мы храним данные?
Множество? Список? Словарь?
Верно. Теперь..
Введение в NumPy и его использование в науке о данных
NumPy, или Numerical Python, — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется в основном для числовых вычислений. Эта мощная библиотека является неотъемлемой частью широкого круга научных и аналитических задач, что делает ее важным инструментом для специалистов по данным. В этой статье мы рассмотрим введение в NumPy, его особенности и роль в науке о данных.
Что такое NumPy?
NumPy — это библиотека Python, обеспечивающая поддержку больших многомерных массивов и..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..