กวดวิชาNumPy

NumPy HOME แนะนำ NumPy NumPy เริ่มต้นใช้งาน NumPy การสร้างอาร์เรย์ การจัดทำดัชนี NumPy Array NumPy Array Slicing ประเภทข้อมูล NumPy NumPy Copy เทียบกับ View NumPy Array Shape การปรับรูปร่าง NumPy Array NumPy Array Iterating NumPy Array เข้าร่วม NumPy Array Split ค้นหาอาร์เรย์ NumPy NumPy Array Sort ตัวกรองอาร์เรย์ NumPy

NumPyสุ่ม

สุ่มอินโทร การกระจายข้อมูล การเรียงสับเปลี่ยนแบบสุ่ม โมดูล Seaborn การกระจายแบบปกติ การกระจายทวินาม จำหน่ายปลา กระจายสม่ำเสมอ การกระจายโลจิสติกส์ การกระจายพหุนาม การกระจายแบบเอกซ์โพเนนเชียล จิสแควร์ ดิสทริบิวชั่น การกระจาย Rayleigh พาเรโต้ ดิสทริบิวชั่น การกระจาย Zipf

NumPy ufunc

ufunc Intro ufunc สร้างฟังก์ชัน ufunc เลขคณิตอย่างง่าย ufunc การปัดเศษทศนิยม ufunc บันทึก ufunc ผลรวม ufunc ผลิตภัณฑ์ ufunc ความแตกต่าง ufunc ค้นหา LCM ufunc กำลังหา GCD ufunc ตรีโกณมิติ ufunc ไฮเปอร์โบลิก ufunc Set Operations

แบบทดสอบ/แบบฝึกหัด

แบบทดสอบ NumPy แบบฝึกหัด NumPy

กวดวิชา NumPy

[+:

NumPy เป็นไลบรารี่ไพทอน

NumPy ใช้สำหรับทำงานกับอาร์เรย์

NumPy ย่อมาจาก "Numerical Python"

การเรียนรู้โดยการอ่าน

เราได้สร้างหน้าบทช่วยสอน 43 หน้าเพื่อให้คุณเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ NumPy

เริ่มต้นด้วยการแนะนำพื้นฐานและจบลงด้วยการสร้างและวางแผนชุดข้อมูลแบบสุ่ม และการทำงานกับฟังก์ชัน NumPy:



การเรียนรู้โดยการทดสอบแบบทดสอบ

ทดสอบทักษะ NumPy ของคุณด้วยการทดสอบแบบทดสอบ

เริ่ม NumPy Quiz


การเรียนรู้โดยการออกกำลังกาย

แบบฝึกหัด NumPy

ออกกำลังกาย:

แทรกวิธีการที่ถูกต้องสำหรับการสร้างอาร์เรย์ NumPy

arr = np.([1, 2, 3, 4, 5])


การเรียนรู้จากตัวอย่าง

ในตัวแก้ไข "ลองใช้เอง" คุณสามารถใช้โมดูล NumPy และแก้ไขโค้ดเพื่อดูผลลัพธ์ได้

ตัวอย่าง

สร้างอาร์เรย์ NumPy:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

print(type(arr))

คลิกที่ปุ่ม "ลองด้วยตัวคุณเอง" เพื่อดูว่ามันทำงานอย่างไร