📌 Матричные операции в numpy
💊 Матрица - это двухмерная структура данных, в которой числа расположены в строках и столбцах. Для
В
Запусти все примеры сам и выполни задание, чтобы точно усвоить тему 💣
#junior #numpy
Data Secrets
💊 Матрица - это двухмерная структура данных, в которой числа расположены в строках и столбцах. Для
Data Science
это незаменимая структура данных. В
numpy
представлено множество функций, которые позволяют эффективно работать с матрицами. Наш интерактивный гайд поможет разобраться с основными. Запусти все примеры сам и выполни задание, чтобы точно усвоить тему 💣
#junior #numpy
Data Secrets
👍11🤯4
Линейная алгебра: матричные вычисления
Матрицы в машинном обучение используются практически везде. Например, исходные данные можно представить в виде матрицы, а столбцы/строки представить в виде векторов. Чтобы работать с таким представлением данных, стоит знать элементарные операции над матрицами.
#ЛинейнаяАлгебра #Numpy
Матрицы в машинном обучение используются практически везде. Например, исходные данные можно представить в виде матрицы, а столбцы/строки представить в виде векторов. Чтобы работать с таким представлением данных, стоит знать элементарные операции над матрицами.
#ЛинейнаяАлгебра #Numpy
🔥16👍4
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🤔4🙈2
Полезные функции numpy 🖥
NumPy — библиотека для поддержки многомерных массивов; поддержки высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами.
#Numpy
NumPy — библиотека для поддержки многомерных массивов; поддержки высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами.
#Numpy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰9👍5
Numpy: 3 полезных фишки 📈
Numeric Python - это несколько модулей для вычислений с многомерными массивами, необходимых для многих численных приложений.
#Numpy
Numeric Python - это несколько модулей для вычислений с многомерными массивами, необходимых для многих численных приложений.
#Numpy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15
Numpy/Pandas: вычисление стандартного отклонения ⁉️
По умолчанию Pandas использует значение ddof (степени свободы) 1 при вычислении стандартного отклонения. Это означает, что стандартное отклонение рассчитывается с использованием формулы выборочного стандартного отклонения, которая делит сумму квадратов отклонений на n-1, где n - количество наблюдений в наборе данных💡
NumPy использует ddof значение 0 при расчете стандартного отклонения, это означает, что сумма квадратов отклонений делится на n, а не на n-1💡
#Numpy
По умолчанию Pandas использует значение ddof (степени свободы) 1 при вычислении стандартного отклонения. Это означает, что стандартное отклонение рассчитывается с использованием формулы выборочного стандартного отклонения, которая делит сумму квадратов отклонений на n-1, где n - количество наблюдений в наборе данных
NumPy использует ddof значение 0 при расчете стандартного отклонения, это означает, что сумма квадратов отклонений делится на n, а не на n-1
#Numpy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22🔥9