Grundlagen der Datenwissenschaft und Numerischen Berechnungen

NumPy ist der wesentliche Baustein für numerische Berechnungen in Python und bietet die Geschwindigkeit und Flexibilität, die für moderne Datenwissenschaft erforderlich ist.Dieser Kurs führt Sie von der grundlegenden Programmierung zu einem sicheren Verständnis von Array-basiertem Computing, so dass Sie große Datensätze und komplexe mathematische Operationen effizient verarbeiten können. Sie lernen die Kernterminologie und die zugrunde liegende Struktur des NumPy-Arrays kennen, bevor Sie mit der praktischen Datenmanipulation fortfahren.Durch schriftliche Erklärungen und Codebeispiele erfahren Sie, wie Sie die Vektorisierung nutzen können, um langsame Schleifen durch leistungsstarke Operationen zu ersetzen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen Python-Listen und NumPy-Arrays für die Speichereffizienz - Führen Sie elementweise mathematische Operationen und skalare Funktionen über mehrdimensionale Arrays hinweg durch - Master-Array-Manipulationstechniken einschließlich Schneiden, Verbinden und Set-Operationen wie Schnitt - Wenden Sie Matrixberechnungen und Grundlagen der linearen Algebra an, die für wissenschaftliches Rechnen unerlässlich sind - Implementieren Sie moderne Rundfunkregeln, um Operationen an Arrays unterschiedlicher Formen durchzuführen - Üben Sie Datenfilterung und bedingte Indizierung, um bestimmte Informationen aus Datensätzen zu extrahieren Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Umgebungseinstellungen, bevor er zur Erstellung mehrdimensionaler Arrays und zur fortgeschrittenen Matrixarithmetik übergeht.Er ist für Anfänger mit einem Grundverständnis von Python konzipiert, die eine professionelle Grundlage in der Datenwissenschaft oder im maschinellen Lernen schaffen möchten. Beginnen Sie mit dem Lesen, um die Kernmechanik von numerischem Python zu meistern.