► 4. ДОБАВЛЕНИЕ ОСЕЙ. Объединение и разделение массивов | Курс по Numpy.
✅ Курс по Numpy с задачами: https://stepik.org/a/180256?utm_sourc...
✅ Telegram: https://t.me/numpy_for_you
✅ Плейлист по Numpy: • ► КУРС по Numpy от Дубинина Сергея
► Курс по Pandas с задачами: https://stepik.org/a/122126?utm_sourc...
► Telegram: https://t.me/pandas_for_you
► Плейлист по Pandas: • ► КУРС по Pandas от Дубинина Сергея.
⚡ Скидка 10% для подписчиков канала по промокоду: NUMPY-FOR-YOU
Перейдите по ссылке и введите промокод.
Здравствуйте, друзья. Рад приветствовать вас на курсе по библиотеке Numpy.
Numpy – это один из самых популярных пакетов для работы с данными в Python. Он предоставляет мощный набор инструментов для работы с матрицами и многомерными объектами. Позволяет эффективно решать задачи в различных областях, таких как наука о данных, машинное обучение и анализ изображений.
Основные преимущества Numpy:
✅Высокая производительность
✅Гибкость
✅Широкий спектр функций
✅Интеграция с другими пакетами
✅Поддержка параллельных вычислений.
В этом видео вы узнаете как добавлять и удалять оси в массиве, как происходит объединение и разделение массивов.
Тайм-коды:
00:00 - Введение.
00:30 - Добавление осей. Функция np.expand_dims().
01:17 - Добавление осей с помощью np.newaxis.
02:50 - Удаление осей. Функция squeeze().
03:17 - Объединение по первой оси. Функция np.hstack().
05:27 - Объединение по нулевой оси. Функция np.vstack().
06:55 - Объединение по любой оси. Функция np.concatenate().
07:32 - Разделение массивов. Функция np.array_split().
Теги: #numpy #array #reshape #resize
●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●
► Поддержать автора: