Линейная алгебра на Python. [Урок 5]. Обратная матрица и ранг матрицы
Пятый урок посвящен нахождению обратной матрицы, ее свойствам, а также определению ранга матрицы
Архив метки: NumPy
Линейная алгебра на Python. [Урок 4]. Определитель матрицы
Четвертый урок из цикла “Линейная алгебра на Python“, посвящен понятию определителя матрицы и его свойствам.
Линейная алгебра на Python. [Урок 3]. Действия над матрицами
Тема третьего урока: действия над матрицами. В рамках нее будут рассмотрены следующие вопросы: умножение матрицы на число, сложение и умножение матриц.
Выпуск книги “Линейная алгебра на Python”
Коллеги! У нас состоялся релиз книги – “Линейная алгебра на Python“. В ней мы постарались объяснить основы линейной алгебры, используя примеры как на языке математики, так и на Python. Основные темы – это матрицы и их свойства, решение систем линейных уравнений, векторы, разложение матриц и комплексные числа.
Линейная алгебра на Python. [Урок 2]. Транспонирование Матрицы
В этом уроке мы рассмотрим операцию “транспонирование матрицы” и как она выполняется на Python. Также разберем на примерах свойства этой операции.
Линейная алгебра на Python. [Урок 1]. Создание Матрицы. Общие понятия
Эта статья открывает список уроков на тему “Линейная алгебра с примерами на Python“. Мы постараемся рассказать о базовых понятиях линейной алгебры, которые могут быть полезны тем, кто занимается машинным обучением и анализом данных, и будем сопровождать все это примерами на языке Python.
Библиотека Numpy. Полезные инструменты
В статье рассмотрены некоторые полезные инструменты из библиотеки Numpy, которые довольно часто приходится использовать при решении задач в рамках машинного обучения и анализа данных.
Библиотека Numpy. Использование boolean массива для доступа к ndarray
Рассмотрим мощный инструмент для доступа к данным ndarray в библиотеке Numpy – boolean массивы. С их помощью можно получать подвыборки и модифицировать данные в исходном массиве.
Библиотека Numpy. Расчет статистик по данным в массиве
Библиотека Numpy предоставляет функции для расчета простых статистик: среднее значение, медиана, стандартное отклонение и т.п. Вопросу использования данных функций посвящен этот урок.
Библиотека numpy. Работа с массивами. Слайсы
В статье рассмотрены различные способы получения элементов из массивов типа numpy.ndarray библиотеки numpy. Если вы читаете эту статью, то, наверное, знаете, зачем нужна библиотека numpy. Если в “двух словах”, то numpy – это библиотека для языка программирования Python, которая предоставляет в распоряжение разработчика инструменты для эффективной работы с многомерными массивами и высокопроизводительные вычислительные алгоритмы.
