КНИГИ ПО NUMPY

NumPy - это библиотека для языка программирования Python, которая используется для работы с многомерными массивами и математическими операциями над ними. Если вы хотите начать изучать NumPy или расширить свои знания, то мы рекомендуем ознакомиться с некоторыми книгами. Вот некоторые из них:

1. Python for Data Science Handbook by Jake VanderPlas

Одна из лучших книг для начинающих, которые хотят использовать Python и NumPy для анализа данных. Книга покрывает различные темы, такие как визуализация данных, машинное обучение и работа с данными в Pandas. В книге также рассмотрено использование NumPy массивов для хранения и обработки данных.

2. NumPy Beginner's Guide by Ivan Idris

Данная книга предназначена для людей, которые только начинают изучать NumPy. В ней рассказывается о том, как работать с многомерными массивами, выполнении математических операций и анализе данных с помощью NumPy. Книга содержит примеры кода на Python, которые помогут читателю легче понять материал.

3. Learning NumPy Array by Ivan Idris

Эта книга является продолжением книги, описанной выше. В этой книге более подробно рассмотрены функции NumPy, которые часто используются при работе с многомерными массивами. Книга содержит много примеров кода и описывает использование NumPy для выполнения различных задач, таких как обработка изображений и работа с машинным обучением.

4. Elegant SciPy: The Art of Scientific Python by Juan Nunez-Iglesias, Stéfan van der Walt, and Harriet Dashnow

Эта книга охватывает не только NumPy, но и другие библиотеки, такие как SciPy, Matplotlib и Pandas. Она предназначена для людей, которые хотят использовать Python для научных вычислений. Книга содержит примеры кода на Python, которые помогут читателю легче понять материал.

5. Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data by Jake VanderPlas

Данная книга охватывает не только NumPy, но и другие библиотеки, такие как Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn. В книге рассказывается о том, как работать с данными, проводить исследования и анализировать данные с помощью Python. Книга содержит много примеров кода.

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("Array with Rank 2: \n", arr)
row_sum = np.sum(arr, axis = 1)
print("Sum of array elements along columns:\n", row_sum)