Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 27 ก.ย. 2020
- Сегодня мы изучим основы библиотеки NumPy. Научимся работать с одномерными массивами, матрицами. Рассмотрим стандартные функции, операции и объекты данной библиотеки.
✔Основы Matplotlib | Построение Графиков На Python: • Основы Matplotlib | По...
✔ Ссылка на группу ВКонтакте: pylounge
✔ Telegram: t.me/pylounge
✔ Канал PyLounge: / @pylounge
✔ По вопросам сотрудничества и предложений: peoplesdreamer@gmail.ru
✔ Music: www.free-stock-music.com
✔ Хочешь поддержать канал: Никнейм QIWI Кошелька - PYLOUNGE
Ссылки из видео:
✔ Jupyter-файл с основами NumPy из видео: pylounge?w=wall-194576...
✔ NumPy: numpy.org/
✔ NumPy Cheat Sheet - Python for Data Science: www.dataquest.io/blog/numpy-c...
Привет! Я долго занимаюсь программированием, в частности программирование на языке Python. Я много чего узнал за это время, и мне есть, чем поделиться со зрителями моего канала. Здесь выходят разнообразные ролики, касающиеся IT-тематики и программирования.
Подписывайся, будем узнавать что-то новое и работать вместе! Погнали!
#numpy #python #data_science #уроки_python #pylounge
Ссылки на файлы:
disk.yandex.ru/d/hV_CLZOjdEyhcA
disk.yandex.ru/d/8uSd92m0QjIcag
disk.yandex.ru/d/PbDuRyObG4h52Q
Спасибо! Объясняешь намного лучше чем препод в универе👍🏼
Все доступно, понятно, с исходниками. Спасибо! Подписка 100%
Спасибо за работу)
Попутного ветра к новым целям*)
Видео - огонь! Спасибо за знакомство с Numpy)
Спасибо, было очень полезно и доступно, пожалуйста, продолжай дальше
Огромное спасибо за понятное объяснение!
Спасибо, всё понятно. За исходники отдельное спасибо! Лайк и подписка.
Спасибо большое! Очень интересно и понятно все.
хорошая подборка) прям минимум топ2 из того что видел)
Спасибо! Шикарный уровень громкости. Только размер шрифта очень мелкий.
Отличное видео! Лайк и подписка. Теперь если будут спрашивать про NumPy буду присылать ссылку на это видео
Огромное спасибо вам за что вы делитесь своими знаниями! Лучший
Вы молодец ! Супер видео!!! Спасибо большое!
Вот спасибо, все по полочкам теперь
Супер видео. Много информации, хорошее объяснение и качество! Надеюсь, будет больше такого полезного контента!
очень хороший туториал, легко понять и смотреть, самое главное что понятно и я очень надеюсь что ты наберешь намного большую аудиторию
Гуд видео. Подписываюсь, однозначно.
Как для начинающего ютубера у тебя очень чёткая и ясная подача + хороший звук. Для меня было удивлением увидеть 600 подписчиков) так что, пожалуй, стану одним из них❤️
Спасибо за очень приятный фидбек)
приятно слушать, очень грустно что так мало подписчиков
чувак просто круто объясняешь лайкнул и сразу подписался )
3:52 неточность. На слайде (2,4,3) массив(axis0 = 2). При переходе к 3-мерным массивам на первую позицию в индексе массива "выдвигается" именно "глубина" (кол-во слоёв). А shape(4,3,2) массив это 4 слоя, 3 строки, 2 столбца.
+1 подписчик! Четенько, спсибо!
Спасибо, очень понятно. Подписка от меня.
Все очень понятно, хорошо изложено, приятно слушать, очень грустно что так мало подписчиков
Спасибо
Хороший ролик. Полезный для обзора
помимо программирования с numpy не мало узнал про математику)))
Дружище, ты делаешь огромное дело. Благодаря твоим видео прямо полюбил Data Science - хочу там работать. Очень доходчиво и супер информативно
Спасибо. Рад, что интересно и полезно)
как успехи?
@@vladislav5732 в Data Science не получилось, но работаю программистом на Питон
@@aboronilov круто!
@@vladislav5732 спасибо тебе тоже успехов
Мужик, спасибо тебе!
Очень круто!
Класс! Спасибо!!
Если применять max() к многомерной матрице к каждому столбцу то axis = 0 должно было быть написано сверху, а сейчас выходить что сверху написано axis =1 и по картинке, на которой указаны наименования осей строк и столбцов, воспринимается как - max() применить ко всем столбцам.
Всё классно, только он нАмпай, а не нУмпи. В остальном - супер!
Серьезно? Что с тобой не так?
@@liquid4e просто произношение правильное сказал
Правильно сказать нАмпи, потому что слово нам(num) это сокращение от слова number, а оно произносится как намбер, а не нумбер
О вы из Англии
Конкатейт
спасибо большое за видео)
Всё видео как будто в симс играю, музычка кайф
Супер доходчиво! Молодец!!! Только нампай, а не нумпи, а то кровь из ушей 🙂
Для объяснения axis понятнее фраза «Двигаемся по …» =0 - по строкам, =1 - по столбцам. Путаницы не возникает. 28:15
а вот мне нужен 3-мерный массив прямо сейчас))
Метод dot в данном случае умножение матриц, а не скалярное произведение, как я понял вывод зависит от входных данных, так например если засунуть туда два одномерных массивов, то мы получим как раз таки скалярное произведение.
Спасибо большое!!!!
Я тот самый подписчик, который подписался до 1000:) Буду олдом в будущем :)
27:28 1 id, не строку. Если нужно 1 строку, то np.delete(matrix, 0, axis=0)
Видео полезное, спасибо!
А материал по которому вы рассказывайте, можете поделиться?
33:00 Стоит отметить, что автор имел ввиду индексы.
Когда мы говорим [1, 0] , это означает, что мы выбираем 2 строку (потому что единица - это 1_id, но id начинается с 0) и 1 строку
Если мы возьмем [2, 1], это будет 3 строка и 2 столбец (просто прибавляйте к числу 1, т.к. индексы в Python начинаются не с 1, а с 0)
Спасибо!
почему не открывается файл "Jupyter-файл с основами NumPy из видео"?
Отличный видос
то что показано на 26:30 противоречит тому, что показано на 27:00. В первом случае axis0 для 2-мерной матрицы - это столбец, а затем axis0 - строка. Все же, предполагаю, что это именно строка.
25:32
По факту это просто поэлементное умножение/деление
А то что названо скалярным произведением - это и есть обычное умножение матриц.
Получается умножение матриц через оператор * это скалярное умножение матриц, а через функцию .dot это обычное умножение матриц?
СПАСИБО!
Хотел поучиться у вас pandasу виначале ролика вы сказали что надо знать нампай, я посмотрел комменты под пандам пишут что урок по нампай не понятный , ну что я прошел весь урок все понятно , у вас очень хорошее и понятное повествование , спасибо что начинаете показывать от простого к сложному, хотя сложного для меня не было😌 больше спасибо, с меня подписка
Спасибо)
Почему в диапазоне случайных чисел в формуле написано +а , а на примере -а?
Спасибо:)
я рано порадовался ... np.delete не работает.. только инсерт заработал после перезапуска ядра.. в чем дело? я сегодян нампи поставил первый раз.. устал на степке матрицы думать без него..
26:27 я оказался прав, что на картинке для "1D array" показано неправильное направление стрелки для "axis 0"
Спасибо всё понял
Кто знает как быть с кодом который был написан на windows, но при этом работает в linux, код полностью идентичен, все различие как раз в numpy (в windows он 32 битный, а в linux 64 битный)?
Из за этих различий получается разные не точности в данных.
спасибо!
Всё супер! Но матрицы состоят не из строк, а из кортежей
27:30 _"удаляем первую строку/столбец"_ - мне кажется правильнее сказать "строку/столбец с индексом '0'", иначе у новичков в голове будет путаница. Т.к. для номера строки в таблице мы говорим "первая строка", а для массива или матрицы 'первая строка" имеет другое значение.
Почти полный набор дата сеинтиста собирается)
Ваша ссылка на Юпитер в описании не работает. Надо бы обновить. Если что она вот: vk.com/wall-194576836_1801
Видео очень хорошее по подбору материала и подаче, спасибо большое!
Но нашел пару ошибок: на 27 минуте, когда идет речь об удалении строк и столбцов матрицы, Вы говорите, что удаляется первая строка/столбец, а по факту вторая, так как индексация начинается с нуля, а не единицы
@@orkhanmd им по*иг, они не будут обновлять
как сдклать так что бы при вычислении собственных векторов матрицы он брал человеческие числа?
Почему axis=0 у вас в комментариях подписан как строка а не столбец? 30:28
Очень понравилось ваше видео. Почему-то недоступен Jupyter-файл с основами NumPy из видео. Если можно, выложите его каким-то другим образом. Заранее благодарен
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA
@@pylounge Спасибо
пасиб!
можете помочь
1.create picture of rhombus:
a. format 9x9 (10 points)
b. 810x810 pixels (10 points)
c. save file and attach(with Colab file) (10 points)
Hint: use Numpy
лайк топ молодец красавчик респект
Со звуком надо поработать. Съедаются окончания слов.
25:47
Можно ли подключить модуль math к pandas или к numpy?
Его к модулю питона можно подключить, и туда же pandas и numpy
Только не from math import * а import math чтобы ошибок имен не было
Вопрос. Это библиотека для пайтон 2? Потому что некоторые функции и так просто работают в пайтон 3
3
Вопрос для знатоков, допустим я создал случайную матрицу размером 3*3. Как с помощью пайтона сделать так, что б верхний треугольник (без диагонали) этой матрицы стал нулевым?
Треугольник главной диагонали или побочной?
Нампай
Очень жаль, что не открывается ссылка на соновы. Но так, Все очень круто, жаль что мало подписчиков, супер канал!
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA
@@pylounge спасибо большое
как matrix.sum() = 10???? объясните! input на [102] 29:05
какая правильная очередность просмотра: Matplotlib, Numpy, Pandas?
NumPy, Pandas, Matplotlib
Что даёт np.random.seed()
(вроде так пишется)
@Rophling я уже давноооооо открыл
кайф
я решил все повторить с ролика в юпитере у себя.. и есть некая дичь то что разряды типов различаются, это ещё ладно (у меня наоборот 32 и 64), но вот почему np.insrert и np.delete вообще не работают О_о
во блин.. все операции до проверял - рабочие.. полез в пучарм .. там все окей... перезапустил ядро юпитера.. в нем тоже стало окей. Спасибо за внимание))
вместо группы в вк делай в телеге, телега сейчас в тренде, точнее не вместо, а и в телеге))
Отличное объяснение)
А можно ссылку на файл Jupiter?)
В описании видео
@@pylounge к сожалению,данная ссылка не работает
"Материал скрыт"
В группе ВК тоже ничего нет
@@user-sn9se8dv3q vk.com/pylounge?w=wall-194576836_1668
@@pylounge у вас что то с настройками приватности,посмотрите yadi.sk/i/y2pl9hEId2rgXA
Впрочем я уже все переписал руками)
P.S Такая же ошибка и при переходе по ссылке на ноутбук matplotlib
ok .. np.array_split тож самое.. в пайчарме работает, в юпитере нифига.. я пока по твоему списку шел всё работало О_о . хз.. я до сегодня доверял юпитеру, в нём блками то удобнее собирать код..
моск у меня не работает, а не dekete) я принтом их выводил, а он брал не новый объект, а старый)) ахах
9:14 что значит - 5 в конце?
В некоторых местах есть не соответствия ввода и вывода, и это не пояснялось. Если бы я до этого не знал некоторых особенностей я бы из этого видео их не понял.
Конкатейт ))) однако конкатинейт.
лавити лаихак (sum(a)/len(a)) ето мозно узнать средное значения без np (но я не проверял што бистреи)
твой вариант 100% медленней
arr[1:4] = 0
зануляет не со 2го по 4й а с 1 по 4й
не работает ссылка на юпитер с урока, пришли пожалуйста.
yadi.sk/i/y2pl9hEId2rgXA
@@pylounge ну да, такое же сообщение и выдает, пользователь предпочел скрыть, ссылка не работает...
@@user-sr6je8zm9u disk.yandex.ru/d/hV_CLZOjdEyhcA
Извиняюсь, перепутал ссылки из комментариев
@@pylounge отлично, теперь рабочая, спасибо) еще бы и по matplotlib такую же и pandas, там тоже не работают)) буду благодарен)
@@user-sr6je8zm9u disk.yandex.ru/d/8uSd92m0QjIcag
disk.yandex.ru/d/PbDuRyObG4h52Q
4:10 Показан визуальный образ одномерного массива.
Полагаю, что логичнее было бы для "2D array" и
"3D array" изобразить горизонтальное направление стрелки для "axis 0" , чтобы оно было одинаковым на трёх рисунках.
Т.е. показать так, как данные будут вводиться в коде программы.
Всё ништяк, только эта музыка на фоне достала, мешает сосредоточиться.
про "5," ничего не понял, как-то показалось, что не знаешь, что это
Дайте пожалуйста джупитерский файл )
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA
Помогите
Задача: Повторите созданный массив с элементами(1, 2, 3) 4 раза вдоль оси 0(строки) и дополнительно, каждую строку массива увеличьте по размеру в два раза с те же элементами (вдоль оси 1(столбцы)), и еще, дополнительно, сделайте этот массив двумерным
Sample Input:
Sample Output:
Исходный массив:
[1 2 3]
Массив с повторенными элементами:
[[[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]]
[[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]]]
урок чумовой, заценил.
Линейная алгебра это
Нумпи это прикол или недоработка? Нампай это шутка?
Тобишь, Тобишь, Тобишь, Тобишь, Тобишь, Тобишь ....
Невозможно скачать jupyter file
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA
9 класс. Обычное задание в лицее ..
Все круто конечно, но к чему эти ссылки на vk(ссылка jupyter-file)? Почему бы ни на гугл драйв или куда еще? Ясен пень что на вк она затеряется в мгновение ока... А обычно видосы по проге еще как минимум 4-5 лет актуальны. Можете перезалить файлик по нормальному ?
в комментариях ссылка облако
@@pylounge Спасибо))
У меня плохой звук: глухой и какая-то музыка слышна, что мешает. Материал хороший.