Viết linh tinh
Tạo mảng có cấu trúc¶ Có nhiều cách để chỉ định kiểu dữ liệu mảng có cấu trúc.Trước đó, chúng ta đã thấy phương pháp từ điển: Để rõ ràng, các loại số có thể được chỉ định bằng cách...
Sắp xếp nhanh trong NumPy: np.sort và np.argsort¶ Mặc dù Python có các hàm sort và sorted tích hợp sẵn để làm việc với danh sách, chúng ta sẽ không thảo luận về chúng ở đây vì hàm np.sort của...
Khám phá Fancy Indexing¶ Chỉ số phức tạp đơn giản từ khái niệm: nó có nghĩa là chúng ta truyền một mảng chỉ số để truy cập nhiều phần tử trong mảng cùng một lúc.Ví dụ, xem xét mảng sau...
Ví dụ: Đếm Ngày Mưa¶ Hãy tưởng tượng bạn có một loạt dữ liệu biểu thị lượng mưa hàng ngày trong một năm tại một thành phố cụ thể.Ví dụ, ở đây chúng ta sẽ tải thống kê mưa hàng...
Giới thiệu về Broadcasting¶ Nhớ rằng đối với các mảng có cùng kích thước, các phép toán nhị phân được thực hiện trên cơ sở từng phần tử: import numpy as np a = np.array([0, 1, 2]) b = np.array([5,...
Tính tổng các giá trị trong một mảng¶ Như một ví dụ nhanh, hãy xem xét việc tính tổng của tất cả các giá trị trong một mảng.Python chính nó có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm...
Tốc độ chậm của vòng lặp¶ Phiên bản mặc định của Python (gọi là CPython) thực hiện một số thao tác rất chậm.Điều này một phần là do tính đa dạng và phiên dịch của ngôn ngữ: sự linh hoạt...
Thuộc tính của mảng NumPy Đầu tiên, chúng ta hãy thảo luận về một số thuộc tính mảng. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách xác định ba mảng ngẫu nhiên, một chiều, hai chiều và ba chiều.Chúng ta sẽ...
Khi nghiên cứu Khoa học dữ liệu, sự hiệu quả và tốc độ tính toán sẽ phụ thuộc vào dữ liệu, do đó yêu cầu hiểu biết về cách dữ liệu được lưu trữ và xử lý. Phần này sẽ...
Chương này, cùng với chương 3, trình bày các kỹ thuật hiệu quả để load, lưu trữ và xử lý dữ liệu trong bộ nhớ của Python. Chủ đề này rất rộng vì: tập dữ liệu có thể đến từ...
