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Cursos
Curso de NumPy: do primeiro array à rede neural
Curso de NumPy: do primeiro array à rede neural, em três níveis, com projetos integradores e um arquivo executável por capítulo.
ComeçarIntrodução
Ambiente
Básico
- 5Criando arrays5 seções
- 6Anatomia de um array2 seções
- 7Tipos de dados: dtype5 seções
- 8Indexação e fatiamento5 seções
- 9Indexação booleana e fancy4 seções
- 10Cópias e views5 seções
- 11Reshape e transposição4 seções
- 12Vetorização5 seções
- 13Broadcasting4 seções
- 14Agregações e o parâmetro axis6 seções
- 15Funções universais (ufuncs)4 seções
- 16Números aleatórios com Generator4 seções
- 17Tensores: do escalar ao lote de imagens4 seções
- 18Medir desempenho de verdade4 seções
Intermediário
- 19Juntar, empilhar e dividir5 seções
- 20Ordenar, buscar e contar5 seções
- 21Condições vetorizadas: where, select e clip4 seções
- 22Estatística: percentis, histogramas e correlação5 seções
- 23Álgebra linear5 seções
- 24Ler e gravar arrays3 seções
- 25Dados ausentes: NaN e arrays mascarados5 seções
- 26Tipos estruturados e datas4 seções
- 27Indexação avançada e malhas5 seções
- 28Janelas deslizantes e séries4 seções
Avançado
- 29Memória por dentro: strides, contiguidade e ordem5 seções
- 30einsum e tensordot4 seções
- 31Vetorizar problemas difíceis5 seções
- 32Desempenho: temporários, in-place e dtypes4 seções
- 33Arquivos maiores que a memória: memmap5 seções
- 34Ufuncs por dentro4 seções
- 35Aleatoriedade avançada5 seções
- 36Testes numéricos e estabilidade6 seções
- 37Tipagem, API e o NumPy 24 seções