NumPy pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

DEV - 08/11

Ressources supplémentaires Numpy pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond...

Ressources supplémentaires

Numpy pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

Numpy

Numpy est une bibliothèque Python utilisée pour travailler avec des tableaux et signifie Numarical Python. Il fonctionne sur l'algèbre linéaire, la transformée de Fourier et le domaine des matrices. Numpy est plus rapide que list car numpy fournit un objet tableau.

Fonctions Numpy :

Note:Pour utiliser numpy, importez-le toujours.

importer numpy en tant que np // Ici, numpy est importé en tant que npEntrer en mode plein écran Quitter le mode plein écran

Créer un tableau Numpy

1. zeros() : Il crée un tableau avec des zéros. Exemple:

ar... 
[Courte citation de 8% de l'article original]

Tags : numpy - apprentissage automatique - deeplearning - ai - logiciel - codage - développement - ingénierie - inclusif - communauté -

Article automatiquement traduit - Source et Copyright images et textes : - DEV
Lien vers la traduction, consulter la traduction de l'article sur Google Translate : https://translate.google.com/translate?hl=en&sl=auto&tl=fr&u=https://dev.to/arju10/numpy-for-machine-learning-deep-learning-5hbb
Lien original, consulter l'article dans son intégralité ici : https://dev.to/arju10/numpy-for-machine-learning-deep-learning-5hbb
Lien direct sur notre site : http://www.newsexplorer.fr/article/22318383/NumPy-pour-l%27apprentissage-automatique-et-l%27apprentissage-profond
Partager : Facebook - Twitter

Avis de non-responsabilité pour les articles et les traductions :
Les articles publiés sur ce site ont été rédigés par des auteurs externes et ne représentent pas l'avis ou les opinions de ce site. Les informations contenues dans ces articles sont fournies à titre indicatif et ne doivent pas être considérées comme des conseils professionnels ou juridiques.
De plus, les traductions proposées sur ce site peuvent ne pas être exactes ou complètes. Nous ne pouvons garantir l'exactitude, la fiabilité ou la pertinence de ces traductions et nous déclinons toute responsabilité pour toute perte ou préjudice causé par leur utilisation.
Nous recommandons à nos lecteurs de vérifier toutes les informations avant de prendre des décisions ou d'entreprendre des actions en se basant sur ces articles ou traductions. Nous ne serons pas tenus responsables des erreurs ou des omissions dans les informations fournies sur ce site.