NumPy-это чистое золото. Он быстр, прост в освоении, многофункциональен и, следовательно, лежит в основе почти всех научно-популярных пакетов во вселенной Python (включая SciPy и Pandas, два наиболее широко используемых пакета для науки о данных и статистического моделирования). В этой статье давайте кратко обсудим две интересные особенности NumPy, а именно: мутация путем нарезки и трансляции.
Автор: Tirthajyoti Sarkar
Трюк векторизации довольно хорошо известен ученым, изучающим данные, и обычно используется в кодировании, чтобы ускорить общее преобразование данных, когда простые математические преобразования выполняются над повторяющимся объектом, например списком. Что менее ценно, так это то, что даже стоит векторизировать нетривиальные блоки кода, такие как условные циклы.
Простая и надежная методология нелинейного моделирования данных с использованием библиотек Python, функций конвейера и регуляризации.
Представляем простой и интуитивно понятный API для портала машинного обучения UCI, где пользователи могут легко искать описание набора данных, искать конкретный набор данных, который их интересует, и даже загружать наборы данных, классифицированные по размеру или задаче машинного обучения.
Наука о данных нуждается в быстром вычислении и преобразовании данных. Собственные объекты NumPy в Python обеспечивают это преимущество перед обычными объектами программирования. Он работает для такой простой задачи, как чтение числового набора данных из файла на диске. Мы демонстрируем это в нескольких простых строках кода.