Eu recomendo fortemente o livro "Exercícios Python Numpy: Skyrocket sua habilidade de Python" de Joshua K. Cage. O livro é uma fonte inestimável de informações para aqueles que querem aumentar seu conhecimento em Python. Ele oferece um conjunto abrangente de exercícios que o ajudam a se familiarizar com o básico e explorar mais a fundo os recursos avançados da linguagem. Com cada capítulo, os leitores também ganham novas noções de resolução de problemas e aprimoram suas habilidades de programação.
O livro também fornece uma seção abrangente sobre o Numpy, a biblioteca de computação científica mais popular para Python. Ele ajuda a compreender como manipular dados numéricos com o Numpy, incluindo operações matemáticas, geração de gráficos de dados e criação de tabelas. Além disso, ele inclui exemplos práticos de como usar o Numpy para realizar análises estatísticas e computação científica.
O livro também fornece uma seção sobre aplicações reais, mostrando como usar Python para realizar tarefas de mineração de dados. Ele aborda os principais conceitos para a construção de aplicativos, como a criação de APIs, processamento de linguagem natural e análise de sentimentos. Com essas informações em mãos, os leitores podem desenvolver suas próprias aplicações e aproveitar ao máximo o poder de Python.
Para aqueles que procuram aprimorar seus conhecimentos em Python, o livro "Exercícios Python Numpy: Skyrocket sua habilidade de Python", de Joshua K. Cage, é um excelente recurso. Ele oferece exercícios de prática abrangentes, bem como recursos para aprimorar sua compreensão da linguagem, do Numpy e de como construir aplicativos. É uma ótima escolha para quem está começando a programar com Python ou para aqueles que desejam aumentar seu conhecimento.
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Obrigado por teres pegado neste livro. Este livro é uma introdução prática ao “Numpy” para novatos Python.Aprenderá como escrever um programa real em Python através de 101 problemas.O objectivo é ajudar os estudantes a aprender a escrever código que tire o máximo partido das capacidades do Numpy.
Esperamos que os seguintes leitores tirem partido deste curso
1) Pessoas que aprenderam a sintaxe básica de Python e querem dar o próximo passo.
2) Se quiserem escrever programas Python rápidos e concisos.
3) Se também estiver um pouco curioso sobre a mecânica por detrás da aprendizagem profunda e da aprendizagem de máquinas.
4) Aqueles que ficam na defensiva quando ouvem as palavras vector e matriz.
5) Aqueles que querem tratar de dados em grande escala.
6) Aqueles que querem estudar um pouco todos os dias
7) Se desistiu de compreender 100 exercícios entorpecidos devido à sua falta de explicação
Este livro começa com “importar numpy as np” e lança as bases para fazer coisas como álgebra linear e estatística básica na aprendizagem de máquinas.
Este livro inclui um link para o código-fonte executável do Google Colaboratory, para que possa utilizarPode realmente executar o código e modificá-lo para resolver os problemas sem o incómodo de construir um ambiente.
Se tiver alguma dificuldade em compreender a fonte, envie-nos um e-mail usando o Feedback.Também tweet sobre suplementos e correcções ao livro no Twitter (@JoshuaKCage1).
■■■Table de Conteúdos 01: Importar Numpy como np. 02: Verifique a versão do Numpy. 03: Verificar o tipo de BLAS utilizado pelo Numpy. 04: Gerar um vector unidimensional cujo tamanho é 10 e cujos elementos são todos 0. 05: Gerar uma lista unidimensional de todos os elementos de tamanho 10 que sejam 0. 06: Atribuir a lista de 04 e 05 a ser indexada como valores, e imprimir o endereço de cada elemento por id(). 07: Obtenha o documento np.dot do Numpy a partir da linha de comando. 08: Depois de definir um vector de todos os elementos 0 de tamanho 10, defina o quinto elemento como 1. 09: Meça a velocidade de execução da lista ndarray e Python do Numpy para gerar um vector com cada elemento a aumentar em 1 de 100 para 999999. 11: Gerar uma matriz de 3 x 3 unidades. 12: Definir uma matriz de números aleatórios A com 512 x 768 formas, 12 matrizes de números aleatórios B com 768 x 768 formas (B1 – B12), e uma matriz de números aleatórios C com 768 x 2, e emitir os resultados das operações de produtos de pontos em todos eles em sequência. 13: Criar uma matriz de 10 x 10 números aleatórios SHAPE e encontrar os valores máximo e mínimo. 14: Gerar uma matriz de números aleatórios de tamanho 30 e calcular o valor médio. 15: Gerar uma matriz bidimensional que seja rodeada por 1s em todos os lados e 0s no meio. 16: Representar o estado inicial de Othello em Numpy. 17: Rodear uma matriz de 5 x 5 cujos elementos são todos 0’s com 1’s à sua volta. 18: Rodear uma matriz de 7 x 7 com todos os 0 elementos por 1. No entanto, escreva-a de uma forma diferente da do nº 17. 19: Criar uma matriz de 5 x 5 0 e colocar 1,2,3,4,5 na diagonal. 20: Criar uma matriz 8 x 8 e representar o padrão do tabuleiro de xadrez por 01. 21: Dada uma matriz da forma (6,6,6), encontrar o índice (x,y,z) do 100º elemento. 22: Faça um tabuleiro de xadrez 8×8 usando a função azulejo. 23: Normalizar uma matriz de 5 x 5 números aleatórios para caber entre 0 e 1. … 101■■■■
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Autor: Joshua K. Cage
