Este tutorial Python NumPy ajuda você a aprender NumPy do zero para que possa usá-lo de maneira eficaz em seus projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina.
O que você aprenderá
- Crie arrays NumPy unidimensionais e multidimensionais
- Use efetivamente funções e métodos integrados ao NumPy
- Execute operações matemáticas em arrays
- Extraia elementos de arrays usando fatiamento e indexação
- Selecione elementos de matrizes condicionalmente.
Seção 1. Primeiros passos
- O que é NumPy – aprenda o que é NumPy e o que ele pode fazer por você.
Seção 2. Criando matrizes
- Criando arrays – mostra como criar arrays numpy.
- zeros() – cria um array numpy de uma determinada forma cujos elementos são preenchidos com zeros.
- one() – cria um array numpy de uma determinada forma cujos elementos são preenchidos com uns.
- arange() – cria um array numpy com números espaçados uniformemente.
- linspace() – cria um novo array numpy com números espaçados uniformemente em um intervalo especificado.
Seção 3. Indexação e fatiamento de array
- Indexação – aprenda como selecionar elementos usando indexação.
- Fatiamento – mostra como usar fatias para extrair elementos de um array.
- Indexação sofisticada – aprenda como indexar um array numpy usando outro array numpy.
- Indexação booleana – orienta você sobre como indexar um array usando outro array de valores booleanos.
- Visualizar versus copiar – mostra a diferença entre visualizar e copiar um array e como usar o método copy() para fazer uma cópia de um array.
Seção 4. Funções agregadas
- sum() – retorna a soma de todos os elementos
- mean() – retorna a média de todos os elementos de um array.
- var() – retorna a variação de todos os elementos de um array.
- std() – calcula o desvio padrão dos elementos de um array.
- prod() – retorna o produto de todos os elementos.
- amin() – retorna o valor mínimo em um array.
- amax() – retorna o valor máximo em um array.
- all() – retorna
Truese todos os elementos em um array forem avaliados comoTrue. - any() – retorna True se algum dos elementos de um array for diferente de zero.
Seção 5. Operações de array
- reshape() – dá uma nova forma a um array, mantendo os mesmos elementos.
- transpose() – retorna uma visualização de um array com eixos transpostos.
- sort() – retorna uma cópia ordenada de um array.
- flatten() – retorna uma cópia de um array recolhido em uma dimensão.
- ravel() – retorna um array achatado contíguo.
Seção 6. Operações aritméticas
- add() – retorna a soma de dois arrays de tamanhos iguais.
- subtract() – retorna a diferença entre dois arrays de tamanhos iguais.
- multiplicar() – retorna o produto de dois arrays de tamanhos iguais.
- divide() – retorna o quociente de dois arrays de tamanhos iguais.
- Broadcasting – mostra como NumPy usa broadcasting para realizar operações aritméticas em arrays com formatos diferentes.
Seção 7. Unindo e dividindo arrays
- concatenate() – une dois ou mais arrays ao longo de um eixo existente.
- stack() – junta dois ou mais arrays ao longo de um novo eixo.
- vstack() – une dois ou mais arrays verticalmente.
- hstack() – une dois ou mais arrays horizontalmente.
- split() – divide um array em subarrays.
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