В этом посте мы рассмотрим различные методы работы с массивами NumPy, включая изменение формы, транспонирование, наложение и разделение. Эти методы полезны для изменения формы и структуры массивов и могут быть использованы для подготовки данных для различных видов анализа и обработки. Изменение формы массивов Одна из распространенных операций, которую вам может понадобиться выполнить над массивом, — это преобразование его в другую форму. Функция reshape позволяет это сделать, если..

В Части 1 этого учебника по Numpy мы узнали об основах варианта использования Numpy для машинного обучения. Теперь, когда мы закончили с основами, давайте продолжим наш путь к тому, чтобы стать профессионалом. Некоторые распространенные массивы Numpy Давайте поговорим о том, как создать какой-нибудь общий массив numpy, который часто используется в Data Manipulation. Начиная с нуля, как мы можем сделать массив, заполненный всеми нулями. Ну, это легко, см. Пример ниже. a =..