Посмотрел я половину урока, понял, что годно и в своей привычной манере вернулся к самому началу, начав конспектировать всё в тетрадь. И сразу же наткнулся на множество ошибок в тексте, так только в первых двух абзацах: -для хранения больших* наборов данных -математические операции* -описывающий тип данных в массиве* -двумерный* массив Но а в общем и целом автору большое спасибо + лайк и подписка
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❤️
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
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.
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.
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)
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.
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.
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
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.
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..
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.
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))
Очень понравилось ваше видео. Почему-то недоступен Jupyter-файл с основами NumPy из видео. Если можно, выложите его каким-то другим образом. Заранее благодарен
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
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.
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..
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?
@@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
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.
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 ?
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%
Посмотрел я половину урока, понял, что годно и в своей привычной манере вернулся к самому началу, начав конспектировать всё в тетрадь. И сразу же наткнулся на множество ошибок в тексте, так только в первых двух абзацах:
-для хранения больших* наборов данных
-математические операции*
-описывающий тип данных в массиве*
-двумерный* массив
Но а в общем и целом автору большое спасибо + лайк и подписка
Огромное спасибо вам за что вы делитесь своими знаниями! Лучший
Отличное видео! Лайк и подписка. Теперь если будут спрашивать про NumPy буду присылать ссылку на это видео
Спасибо, всё понятно. За исходники отдельное спасибо! Лайк и подписка.
Спасибо за работу)
Попутного ветра к новым целям*)
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)
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
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)
Видео - огонь! Спасибо за знакомство с Numpy)
Огромное спасибо за понятное объяснение!
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
Спасибо, было очень полезно и доступно, пожалуйста, продолжай дальше
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.
Вот спасибо, все по полочкам теперь
Все очень понятно, хорошо изложено, приятно слушать, очень грустно что так мало подписчиков
Спасибо
Гуд видео. Подписываюсь, однозначно.
чувак просто круто объясняешь лайкнул и сразу подписался )
хорошая подборка) прям минимум топ2 из того что видел)
Вы молодец ! Супер видео!!! Спасибо большое!
Спасибо! Шикарный уровень громкости. Только размер шрифта очень мелкий.
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
помимо программирования с numpy не мало узнал про математику)))
Супер доходчиво! Молодец!!! Только нампай, а не нумпи, а то кровь из ушей 🙂
приятно слушать, очень грустно что так мало подписчиков
Всё видео как будто в симс играю, музычка кайф
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.
Я тот самый подписчик, который подписался до 1000:) Буду олдом в будущем :)
+1 подписчик! Четенько, спсибо!
Хороший ролик. Полезный для обзора
Спасибо большое! Очень интересно и понятно все.
Для объяснения axis понятнее фраза «Двигаемся по …» =0 - по строкам, =1 - по столбцам. Путаницы не возникает. 28:15
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 большое за видео)
Очень круто!
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.
Мужик, спасибо тебе!
Класс! Спасибо!!
а вот мне нужен 3-мерный массив прямо сейчас))
Спасибо большое!!!!
Отличный видос
Спасибо!
пасиб!
Спасибо:)
Спасибо, очень понятно. Подписка от меня.
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.
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
27:28 1 id, не строку. Если нужно 1 строку, то np.delete(matrix, 0, axis=0)
Видео полезное, спасибо!
Люблю тебя чел
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.
А материал по которому вы рассказывайте, можете поделиться?
Спасибо всё понял
лайк топ молодец красавчик респект
почему не открывается файл "Jupyter-файл с основами NumPy из видео"?
кайф
26:27 я оказался прав, что на картинке для "1D array" показано неправильное направление стрелки для "axis 0"
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
какая правильная очередность просмотра: Matplotlib, Numpy, Pandas?
NumPy, Pandas, Matplotlib
Почему в диапазоне случайных чисел в формуле написано +а , а на примере -а?
спасибо!
Со звуком надо поработать. Съедаются окончания слов.
25:47
Всё супер! Но матрицы состоят не из строк, а из кортежей
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
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..
Почему axis=0 у вас в комментариях подписан как строка а не столбец? 30:28
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.
подскажите пожалуйста почему на 8:42 рандом пишется два раза и двойные круглые скобки? я не очень понимаю почему так
Что даёт np.random.seed()
(вроде так пишется)
@Rophling я уже давноооооо открыл
вместо группы в вк делай в телеге, телега сейчас в тренде, точнее не вместо, а и в телеге))
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))
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
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
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.
как сдклать так что бы при вычислении собственных векторов матрицы он брал человеческие числа?
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
а чем np.zeros от np.empty отличается?
лавити лаихак (sum(a)/len(a)) ето мозно узнать средное значения без np (но я не проверял што бистреи)
твой вариант 100% медленней
Вопрос. Это библиотека для пайтон 2? Потому что некоторые функции и так просто работают в пайтон 3
3
Нумпи это прикол или недоработка? Нампай это шутка?
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?
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]]]
9:14 что значит - 5 в конце?
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
@@АлександрСудиловский-ж4й 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
Нампай
Я Нампай, у меня есть брат из России - нумпи, и он инвалид.
как и функция конкатэйт(
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...
@@Чуваш-ы3ц 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)
@@Чуваш-ы3ц disk.yandex.ru/d/8uSd92m0QjIcag
disk.yandex.ru/d/PbDuRyObG4h52Q
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.
а что значит обратная матрица?
17:25, но ведь -2 и -4 меньше 4
но они меньше нуля =/
как matrix.sum() = 10???? объясните! input на [102] 29:05
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))
Всё ништяк, только эта музыка на фоне достала, мешает сосредоточиться.
урок чумовой, заценил.
arr[1:4] = 0
зануляет не со 2го по 4й а с 1 по 4й
Дайте пожалуйста джупитерский файл )
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA
Невозможно скачать jupyter file
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA