11 книг и курсов для изучения NumPi за месяц [2023]

NumPi является одним из основных инструментов в наборе инструментов каждого специалиста по обработке и анализу данных. Это невероятно полезная библиотека для работы с данными и необходимый навык для всех специалистов по данным, аналитиков и инженеров.

Если вы хотите освоить этот востребованный навык, читайте дальше, в этой статье объясняется, что такое NumPi, почему это важно и какие ресурсы лучше всего изучить.

Что такое NumPi?

NumPi означает числовой Python. Это библиотека, созданная Трэвисом Олифантом в 2005 году и используемая для анализа данных.

В основе NumPi лежит массив. Массив — это просто список значений данных. Этот массив можно использовать для представления вектора. Он очень похож на встроенный тип списка Python, но имеет одно ключевое отличие.

В отличие от списка Python, данные в NumPi хранятся в постоянной памяти. Это означает, что значения хранятся рядом друг с другом в памяти. Это ускоряет доступ к значениям; Массивы NumPi до 50 раз быстрее, чем списки Python для обычных операций.

Подобно спискам Python, массивы могут хранить другие массивы в качестве элементов. Это позволяет создавать более сложные математические конструкции, такие как матрицы и массивы более высокого порядка. Массивы имеют полезные методы для общих статистических операций, таких как вычисление среднего значения, медианы и стандартного отклонения. Вы можете изменять их, разделяя, объединяя, формируя и изменяя форму.

Требования для использования Numpi

• Установка питона
• Установка крана
• IDE, например VSCode, или, что еще лучше, IDE для ноутбука, например Jupiter.
• Знание Питона

Читайте также: Введение в блокнот Jupiter для начинающих

Случаи использования

• Numpi используется для задач науки о данных из-за более быстрых массивов вместо встроенных списков Python.
• Его можно использовать для решения задач линейной алгебры с помощью встроенных функций.
• Он используется в машинном обучении из-за быстрого расчета векторов и матриц.
• Он используется для генерации случайных наборов данных с использованием его случайных статистических функций.

Курсы для изучения NumPi

Ниже приведены некоторые из лучших ресурсов для изучения NumPi и Data Science. Большинство этих ресурсов предполагают некоторое знание Python. Если вы еще не изучили Python, вот наш список лучших ресурсов для изучения Python.

Предварительные требования для глубокого обучения: стек Numpi в Python

Этот курс Udemy предлагает легкое руководство, которое подготовит вас к глубокому изучению Python. Курс научит вас использовать Numpi для векторных и матричных вычислений.

Кроме того, он охватывает Pandas, библиотеку для работы с наборами данных на Python: Matplotlib (инструмент визуализации данных) и Scipi (библиотека для вычисления статистики на Python).

Курс содержит шесть часов видео по запросу, и после его покупки вы получаете бесплатный пожизненный доступ. Включает сертификат. Прежде чем приступить к этому курсу, вы должны быть знакомы с линейной алгеброй и программированием на Python.

Анализ данных с помощью Python: мастер-класс NumPi и Pandas

Этот комплексный курс научит вас анализировать данные с помощью Pandas и NumPi. Метод состоит из 216 лекций, 3 статей и 2 ресурсов для скачивания. Это дает вам в общей сложности более тринадцати часов контента.

Он начинается с введения NumPi и концепции массива, который является центральным объектом в NumPi. После этого курс научит вас использовать Pandas — популярную и полезную библиотеку для работы с наборами данных. Затем, наконец, вы научитесь визуализировать данные с помощью библиотеки Matplotlib.

Что отличает этот курс от большинства, так это то, что он делает уроки более практичными, обучая вас через ролевую игру. Вы будете играть роль аналитика данных в крупной многонациональной розничной компании, анализирующей данные, собранные в ходе ее различных операций. Как и ожидалось, курс предполагает некоторое знакомство с Python перед началом курса.

Python с NumPi для абсолютных новичков

Этот курс является одним из курсов для начинающих по NumPi. Хотя ожидается, что вы знаете Python, курс знакомит с NumPi с самого начала.

Он начинается с введения в массивы NumPi. В нем объясняется, чем они отличаются от списков Python и чем они быстрее и лучше подходят для науки о данных, проектирования и анализа.

Кроме того, вы узнаете все, что можно делать с этими струнами. Это включает, но не ограничивается созданием массивов, доступом к ним по индексу, вырезанием и объединением их, а также формированием и изменением их формы.

Этот курс состоит из двух часов видеоконтента и посвящен только Numpa. Вы можете выполнить это и получить сертификат в течение недели.

Введение в NumPi

Этот курс от DataCamp подходит для начинающих пользователей NumPi. Курс длится около 4 часов и состоит из 13 хорошо сделанных видеороликов и 49 упражнений, которые помогут вам закрепить изученные понятия.

Это часть направления Data Scientist, поэтому, если вы пройдете другие курсы в том же направлении, вы получите сертификат DataCamp Data Scientist.

Что касается содержания, то оно знакомит с массивами и объясняет преимущества их использования по сравнению со списками в Python. Затем вы изучите методы приведения и векторизации, чтобы сделать ваш код быстрее и эффективнее. Вы будете практиковать операции с массивами в наборе данных Monet.

Учебное пособие по Simplilearn NumPi

Этот бесплатный учебник от Simplilearn охватывает основы Numpi. Это коротко и прямо в точку. В статье минимум объяснений, и она идеальна, если вы используете ее в качестве справочника или если вы уже знаете, что такое Numpi и что делают различные функции.

В статье также есть фрагменты кода, иллюстрирующие использование различных функций с примерами. Это идеальный вариант, когда вы спешите и хотите выучить Numpa за десять минут. Поскольку это статья, в ней нет места для практики или использования наборов данных.

Вам придется самостоятельно настроить среду обучения и найти наборы данных для обучения. Kaggle — это хорошее место для поиска наборов данных и создания блокнотов для занятий наукой о данных.

V3Школы

Это руководство от V3Schools — мой фаворит. Это бесплатное и всеобъемлющее приложение, охватывающее все основы NumPi и более сложные темы, такие как создание случайных статистических распределений и использование универсальных функций для реализации векторизации.

Всего в учебнике 43 веб-страницы с краткими, но адекватными пояснениями и фрагментами кода для иллюстрации примеров. Кроме того, v3schools поставляется с редактором для написания ваших запросов Numpi и викториной, где вы можете проверить свои знания.

Все это необязательно, но поможет вам научиться. Если вы зарегистрируетесь на платный курс Numpi, вы можете получить сертификат, чтобы добавить его в свое резюме.

Курс скейлера

Этот курс Scaler хорошо составлен. Он состоит из шести модулей, охватывающих введение в NumPi, многомерные массивы, структуры данных, функции, вещание и другие различные концепции.

Всего 32 урока по 5 часов 33 минуты видеоконтента. Есть 26 задач, которые помогут вам применить то, что вы узнали, и закрепить концепции в вашем уме. По окончании курса вы получаете сертификат.

Как и ожидалось, перед началом курса вы должны знать язык программирования Python. Еще одним обязательным условием является наличие на вашем компьютере IDE с Python и Numpi.

Руководство по Numpi от Трэвиса Олифанта

Эта книга, написанная создателем Numpi, предназначена для тех, кто уже знает Python, но хотел бы узнать о Numpi и других инструментах.

В этой книге Трэвис Олифант рассказывает не только о том, как использовать Numpi, но и о том, как расширить его с помощью API. Это, пожалуй, самый подробный и подробный ресурс о Numpi.

Это, вероятно, идеально подходит для опытных пользователей Numpi, которым нужно более глубокое понимание того, как работает Numpi, и подробное руководство, чтобы они могли внести свой вклад и расширить библиотеку.

Руководство для начинающих по Numpi от Ивана Идриса

Эта книга Numpi предназначена для начинающих. Он предназначен для ученых, инженеров, разработчиков и аналитиков, которые уже знакомы с Python, но хотят расширить свои навыки, используя Numpi в качестве дополнительного навыка.

В книге рассказывается об установке Numpi, Matplotlib, Scipi и IPithon на локальном компьютере. Затем он охватывает массивы и различные доступные вам функции работы с массивами. Затем вы будете использовать библиотеку для выполнения матричных операций и тестирования своего кода с помощью Numpi.testing. В целом, эта книга представляет собой всеобъемлющее руководство по Numpi.

NumPi: от базового к продвинутому Каран Сингх Бишт

Название «NumPi от начального до продвинутого» говорит само за себя. Эта книга предназначена для мягкого перехода от ничего не знающего о библиотеке к знанию того, как использовать некоторые из ее более продвинутых функций.

Книга охватывает основы, такие как объяснение того, что такое массив, до более сложных и скрытых тем, таких как эффекты кэша процессора и жизненный цикл Ndarrai. Он призван дать вам прочную основу для дальнейшей работы с машинным обучением с использованием библиотеки Numpi.

Руководство FreeCodeCamp на YouTube

FreeCodeCamp в последнее время стал популярным как источник высококачественных руководств по кодированию и разработке программного обеспечения. В его каталоге руководств есть этот всеобъемлющий учебник Numpi. Как и все его уроки, он доступен бесплатно.

Учебник занимает около часа и охватывает основы Numpi. Это мягкое введение в библиотеку, которое не должно вызвать затруднений у новичков. Как и следовало ожидать, перед просмотром видео предполагается знание Python.

Заключительные слова

Numpi невероятно полезен и универсален. Это ожидаемый инструмент для большинства работ по науке о данных и инженерии. Эта статья познакомила вас с Numpi и дала вам абстрактный обзор его ключевых концепций.

Кроме того, в статье перечислены ресурсы, которые могут оказаться полезными на вашем пути к изучению Python. Краткое описание каждого ресурса может помочь вам сделать осознанный выбор.

Тогда ознакомьтесь с лучшими библиотеками Python для специалистов по данным.