Отримання стовпців із масивів NumPy

Який із наведених виразів поверне перші три стовпці масиву numpy arr?

Ця вправа є частиною курсу

Python для користувачів MATLAB

Переглянути курс

Практична інтерактивна вправа

Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ

Почати вправу

Ця вправа є частиною курсу

Python для користувачів MATLAB

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

31 reviews

Почніть курс безкоштовно

У цьому розділі ви почнете перехід від MATLAB до Python. Ви дізнаєтеся про подібності та відмінності між MATLAB і Python, як використовувати методи та пакети, а також познайомитеся з популярним пакетом NumPy.

Exercise 1: Ласкаво просимо до Python!Exercise 2: Базові обчислення Exercise 3: Прогноз інвестиції Exercise 4: Типи змінних Exercise 5: Методи та пакети Exercise 6: Маніпулювання рядками за допомогою методів Exercise 7: Використання пакетів Python Exercise 8: Масиви та побудова графіків Exercise 9: Початок роботи з масивами NumPy Exercise 10: Побудова графіка велосипедного трафіку Exercise 11: Що впливає на тривалість життя тварин?

У цьому розділі ви поглибите знання з NumPy. Ви зануритеся в масиви NumPy — аналог матриць у Python — виконуючи математичні операції та індексування. Також ви почнете досліджувати ще одну важливу структуру даних у Python — список, а наприкінці розділу створите власні графіки ваших масивів за допомогою Matplotlib.

Exercise 1: Занурення в масиви NumPy Exercise 2: Прогноз у часі Exercise 3: Наскільки дорожчі органічні авокадо?Exercise 4: Індексація масивів NumPy Exercise 5: Отримання стовпців із масивів NumPy

Поточна вправа

Exercise 6: Велотрафік упродовж тижня Exercise 7: Фільтрування масивів за булевим індексуванням Exercise 8: Списки Exercise 9: Дослідження списків Exercise 10: Створення масивів NumPy зі списків Exercise 11: Операції зі списками та масивами Exercise 12: Налаштування графіків Exercise 13: Кольори, стилі ліній і легенди Exercise 14: Кодування даних кольором і розміром Exercise 15: Визначте типи двигунів у випадках зіткнень із дикою природою

Цей розділ знайомить із потужними структурами даних у Python: словником і датафреймом pandas. Ви навчитеся створювати словники, задаючи пари ключ—значення, а також переглядати й змінювати свій словник. Далі ви познайомитеся з одним із найважливіших пакетів у наборі інструментів Pythonista — pandas. Зокрема, ви зосередитеся на основній структурі pandas — DataFrame, який організовує табличні дані у зручному для доступу вигляді. Насамкінець ви навчитеся перетворювати різні типи даних на DataFrame, щоб з ними було простіше працювати.

Exercise 1: Словники Exercise 2: Які ключі?Exercise 3: Отримання даних Exercise 4: Зміна словників Exercise 5: Вступ до датафреймів Exercise 6: Ознайомтеся з датафреймом pandas Exercise 7: Побудуйте графіки даних з датафрейма Exercise 8: Доступ до датафреймів pandas Exercise 9: Доступ до рядків і стовпців Exercise 10: Різні варіанти .iloc Exercise 11: Створення датафреймів pandas Exercise 12: З CSV‑файла Exercise 13: Зі словника списків Exercise 14: Зі списку словників

На завершення курсу ви навчитеся керувати потоком виконання в Python. Ви дізнаєтеся, як ітеруватися різними структурами даних у Python за допомогою циклів for. Також ви опanuєте розгалуження в Python за допомогою if, else та elif і операторів порівняння (більше ніж, менше ніж тощо), які визначають, які рядки коду буде виконано. Нарешті, ви повернетеся до масивів NumPy і використаєте оператори порівняння Python для фільтрації ваших масивів.

Exercise 1: Ітерація крізь дані Exercise 2: Ітерація списками Exercise 3: Накладання кількох графіків на одну фігуру Exercise 4: Порівняння та керування потоком Exercise 5: Підрахунок різних типів літаків Exercise 6: Пошук конкретних рядків у датафреймі Exercise 7: Фільтрування даних Exercise 8: Булеве індексування для швидкої статистики Exercise 9: Перемагають булеві значення!Exercise 10: Булеве індексування і трохи розваг з Matplotlib Exercise 11: Чудово спрацювали!