0 added
0 removed
Original
2026-01-01
Modified
2026-03-10
1
<p>Теги: python, numpy, библиотеки, системный анализ</p>
1
<p>Теги: python, numpy, библиотеки, системный анализ</p>
2
<p>Изначально<strong>Python</strong>не задумывался в качестве языка для анализа данных. Однако сегодня он считается одним из наиболее подходящих языков для системного анализа, машинного обучения, статистики, прогнозной аналитики и прочих стандартных задач, связанных с обработкой данных.</p>
2
<p>Изначально<strong>Python</strong>не задумывался в качестве языка для анализа данных. Однако сегодня он считается одним из наиболее подходящих языков для системного анализа, машинного обучения, статистики, прогнозной аналитики и прочих стандартных задач, связанных с обработкой данных.</p>
3
<p>Для эффективного выполнения анализа данных существует ряд инструментов. Некоторые из них обязан знать любой системный аналитик. Один из таких инструментов --<strong>NumPy</strong>.</p>
3
<p>Для эффективного выполнения анализа данных существует ряд инструментов. Некоторые из них обязан знать любой системный аналитик. Один из таких инструментов --<strong>NumPy</strong>.</p>
4
<h2>NumPy</h2>
4
<h2>NumPy</h2>
5
<p><strong>NumPy</strong>предоставляет возможность весьма эффективно обрабатывать многомерные массивы. По сути, и многие другие библиотеки основаны на NumPy, поэтому без этой библиотеки нельзя было бы использовать тот же<a>Pandas</a>, SciPy, Matplotlib либо scikit-learn - именно поэтому в списке ключевых библиотек по анализу данных NumPy занимает почетное 1-е место.</p>
5
<p><strong>NumPy</strong>предоставляет возможность весьма эффективно обрабатывать многомерные массивы. По сути, и многие другие библиотеки основаны на NumPy, поэтому без этой библиотеки нельзя было бы использовать тот же<a>Pandas</a>, SciPy, Matplotlib либо scikit-learn - именно поэтому в списке ключевых библиотек по анализу данных NumPy занимает почетное 1-е место.</p>
6
<p>Вот как, например, выглядит 3-мерный массив в NumPy:</p>
6
<p>Вот как, например, выглядит 3-мерный массив в NumPy:</p>
7
<p>Также в этой библиотеке присутствует ряд качественно имплементированных методов, к примеру, функция<strong>random</strong>, которая намного качественнее модуля случайных чисел, встроенного в стандартную библиотеку. Или, допустим, функция<strong>polyfit</strong>, которая прекрасно подходит для решения простых задач по прогнозной аналитике, к примеру, связанных с линейной либо полиномиальной регрессией.</p>
7
<p>Также в этой библиотеке присутствует ряд качественно имплементированных методов, к примеру, функция<strong>random</strong>, которая намного качественнее модуля случайных чисел, встроенного в стандартную библиотеку. Или, допустим, функция<strong>polyfit</strong>, которая прекрасно подходит для решения простых задач по прогнозной аналитике, к примеру, связанных с линейной либо полиномиальной регрессией.</p>
8
<p>Пример прогнозирования с применением функции<strong>polyfit</strong>:</p>
8
<p>Пример прогнозирования с применением функции<strong>polyfit</strong>:</p>
9
<p>Впрочем, инструмент годится и для многих других задач.</p>
9
<p>Впрочем, инструмент годится и для многих других задач.</p>
10
<p><em>По материалам https://techrocks.ru.</em></p>
10
<p><em>По материалам https://techrocks.ru.</em></p>
11
<p>Хотите знать про NumPy больше? Обратите внимание на курс "<a>Системный аналитик. Advanced</a>"!</p>
11
<p>Хотите знать про NumPy больше? Обратите внимание на курс "<a>Системный аналитик. Advanced</a>"!</p>
12
12