NumPy за один час | Интенсивный курс для начинающих | Это нужно знать для проектов в области ML и ИИ

📝 Бесплатные конспекты → https://educosys.com/course/free-ai-c... Если это вам помогло, подпишитесь, это очень важно →    / @keertipurswani   🎓 Бесплатные конспекты Educosys → https://www.educosys.com 📩 По вопросам Educosys обращайтесь по телефону +91 9084249327 или по электронной почте support@educosys.com 📸 Instagram Educosys →   / educosys   💼 Educosys LinkedIn →   / 98837223   Свяжитесь со мной - 💼 LinkedIn →   / keertipurswani   📸 Instagram →   / keerti.purswani   #разработкапрограмм #программист #инженермашинногообучения #искусственныйинтеллектимашинноеобучение Временные метки: 0:00 - Далее 0:25 - Подход к обучению 2:12 - Практический курс Educosys GenAI в режиме реального времени 3:05 - Установка и запуск примера кода 5:22 - Зачем нам нужны массивы NumPy | Внутреннее устройство 10:40 - Векторизация 11:52 - Широковещательная рассылка 14:15 - Основы массивов | Доступ, присваивание, нарезка 17:14 - Атрибуты массива | Размерность, форма, размер 25:15 - Создание массива нулей 26:55 - Создание массива единиц 27:20 - Создание пустого массива 29:19 - np.arange для создания диапазона 30:41 - np.linspace для создания массива с линейным интервалом 31:45 - Сортировка массивов 34:44 - Объединение массивов 36:25 - Изменение формы массивов 42:43 - np.newaxis, np.expand_dims для добавления нового измерения 44:55 - Нарезка 46:50 - Нарезка на основе условий 51:25 - Вертикальное и горизонтальное наложение массивов 52:23 - Горизонтальное разделение массивов 53:53 - Представления и копии 56:48 - Сложение, вычитание, умножение, деление массивов 59:05 - Сумма элементов в Массив 1:01:24 - Мин, Макс, Производительность, Среднее, Стандартное отклонение 1:03:14 - Генерация случайных чисел 1:05:20 - Транспонирование матрицы 1:07:00 - Переворачивание или отражение массива 1:09:14 - flattern, ravel для сглаживания многомерных массивов 1:10:46 - Обращение к документации для получения справки 1:12:15 - Спасибо