► 4. ДОБАВЛЕНИЕ ОСЕЙ. Объединение и разделение массивов | Курс по Numpy.
✅ Курс по Numpy с задачами: https://stepik.org/a/180256?utm_source=youtube&utm_medium=numpy&utm_campaign=numpy_4 ✅ Telegram: https://t.me/numpy_for_you ✅ Плейлист по Numpy: https://www.youtube.com/playlist?list=PLBP4Q3FNSLK3dd-3lHjPij-dMSgNskoF6 ► Курс по Pandas с задачами: https://stepik.org/a/122126?utm_source=youtube&utm_medium=numpy&utm_campaign=numpy_4 ► Telegram: https://t.me/pandas_for_you ► Плейлист по Pandas: https://www.youtube.com/playlist?list=PLBP4Q3FNSLK2EujXiPUeTIOVnydZS8YJk ⚡ 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:
✅ Курс по Numpy с задачами: https://stepik.org/a/180256?utm_source=youtube&utm_medium=numpy&utm_campaign=numpy_4 ✅ Telegram: https://t.me/numpy_for_you ✅ Плейлист по Numpy: https://www.youtube.com/playlist?list=PLBP4Q3FNSLK3dd-3lHjPij-dMSgNskoF6 ► Курс по Pandas с задачами: https://stepik.org/a/122126?utm_source=youtube&utm_medium=numpy&utm_campaign=numpy_4 ► Telegram: https://t.me/pandas_for_you ► Плейлист по Pandas: https://www.youtube.com/playlist?list=PLBP4Q3FNSLK2EujXiPUeTIOVnydZS8YJk ⚡ 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: