Основы NumPy: от типов Python до универсальных функций

Курс · Python · NumPy О курсе Основы NumPy: от типов Python до универсальных функций Практический курс по фундаменту NumPy: память, типы данных, ndarray, срезы, форма массивов и быстрые векторные вычисления. Цели курса Дать системное и практическое понимание фундамента библиотеки NumPy - от устройства памяти до быстрых поэлементных вычислений. После курса вы сможете уверенно читать и писать код с ndarray, не спотыкаясь о форму, типы и поведение срезов. Почему стоит выбрать именно этот курс Глубина без воды. Каждая тема объясняется не поверхностно: "вот функция, вот пример", а с пониманием того, что происходит под капотом: почему list медленный, как устроен буфер ndarray. Огромный банк заданий. 239 тестовых вопроса пяти разных форматов: выбор одного ответа, нескольких, сортировка, сопоставление, пропуски, и 67 практических задач с автоматической проверкой. Это не пара примеров на слайде - это тренировка до автоматизма. Экзамены после каждой главы. 3 полноценных экзамена: по 30 тестов + 10-15 практических задач, написанных с новыми ракурсами, чтобы проверить понимание, а не запоминание. Последовательная структура. Темы идут в логичном порядке: сначала типы и память, потом массивы и манипуляции, затем вычисления. Каждая глава опирается на предыдущую. Для кого этот курс 1. Для начинающих аналитиков данных, которые хотят перейти от Excel и базового Python к работе с числовыми массивами. 2. Для студентов технических специальностей, изучающих Python для научных вычислений, физики, математики и инженерии. 3. Для разработчиков на Python, которые встречают NumPy в проектах: машинное обучение, обработка изображений, финансы, аналитика, и хотят понять, что стоит за np.array. 4. Для выпускников вводных курсов Python, готовых к следующему шагу в сторону data science. 5. Для самоучек, которые копировали код с NumPy из Stack Overflow и хотят наконец разобраться, как он работает. Начальные требования Python на базовом уровне: переменные, условия, циклы for / while, функции, списки, словари, работа с print и input. Умение запускать Python-код: через терминал, Jupyter Notebook, VS Code, PyCharm или любую другую среду. Установленный NumPy: pip install numpy. Рекомендуемая версия: NumPy 1.20+ и вплоть до последних версий NumPy 2.x. Математика на уровне школы: арифметика, степени, корни, синус, косинус, логарифм. Углубленная математика не нужна. Опыт работы с NumPy не требуется - курс начинается с нуля. Что вы изучите Устройство данных в Python. Как Python хранит числа и списки, почему объекты Python гибкие, но не всегда удобные для больших числовых вычислений. Переход к массивам NumPy. Чем array.array и ndarray отличаются от обычного списка, как устроен плотный буфер данных. Типы данных NumPy. int8, int64, float32, float64, переполнение, машинный эпсилон и выбор подходящего типа. Работа с массивами. Атрибуты shape, size, dtype, индексация, срезы, view и copy. Изменение формы и объединение массивов. reshape, -1, склейка, разбиение и работа с осями. Универсальные функции. Почему циклы Python медленные на массивах, как работают векторные операции, ufunc, out, reduce, accumulate, outer. Программа курса Глава 1. Типы данных Python и NumPy Память, числа Python, списки, array.array, ndarray, создание массивов, стандартные типы NumPy, переполнение, точность float и машинный эпсилон. Глава 2. Массивы NumPy Атрибуты массивов, форма, размер, тип данных, индексация, срезы, представления и копии, изменение формы, склейка и разбиение массивов. Глава 3. Универсальные функции Медлительность циклов Python, векторизация, арифметические операции, тригонометрия, экспоненты, логарифмы, expm1, log1p, out, reduce, accumulate, outer. Экзамены После каждой главы - отдельный экзамен: 30 тестов и 10-15 практических задач с новыми ракурсами, чтобы проверить понимание, а не механическое запоминание. Курс в цифрах 239 тестовых вопросов пяти разных форматов 67 практических задач с автоматической проверкой 3 экзамена после глав 306 заданий с проверкой Это курс не только для чтения, но и для тренировки. Главная цель практики - довести базовые операции с массивами до уверенного навыка. После курса вы сможете Уверенно читать код с np.array, ndarray, shape, dtype и понимать, что происходит с данными. Создавать массивы разными способами и выбирать подходящий тип данных под задачу. Работать с индексацией, срезами, view и copy без неожиданных ошибок. Менять форму массивов, склеивать и разрезать данные по нужным осям. Заменять медленные циклы Python быстрыми векторными операциями NumPy. Переходить к Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn и другим инструментам data science с нормальным пониманием фундамента. Главное Этот курс - стартовая точка для уверенной работы с числовыми данными в Python. Здесь мы учимся не просто запоминать функции NumPy, а понимать массивы: как они устроены, как меняется их форма, как работают типы и почему векторные операции быстрее обычных циклов Python.