* Cantinho Satkeys

Refresh History
  • xifanwaifan11: ja
    18 de Julho de 2025, 11:44
  • JPratas: try65hytr A Todos  4tj97u<z classic k7y8j0
    18 de Julho de 2025, 05:11
  • cunha45: Entendido
    16 de Julho de 2025, 20:33
  • j.s.: reafirmo 15/07/2026 o forum encerra
    16 de Julho de 2025, 18:26
  • j.s.: o que foi dito é que este ano está pago, e para bom entendedor foi dito que após desinteresse nos membros, ficam já avisados que a 15/07/2026
    16 de Julho de 2025, 18:25
  • j.s.: boa tarde
    16 de Julho de 2025, 18:22
  • cunha45: Com a colaboração de 6 membros, aos quais agradecemos e com custos muito elevados, por parte da administração, foi pago mais um ano , do domínio e nome do fórum, num servidor externo.  Como o fórum é dos dos seus membros, e como estes mostraram total desinteresse numa pequena ajuda para a sua manutenção informamos que  a partir de 15/07/2026 o fórum encerra as suas portas.  Para todos os membros que não nos quiseram ajudar, e que fazem neste fórum, os seus downloads do que aqui disponibilizamos, para seu proveito e de borla, iremos cancelar essa função, apenas podendo vizualizar o forum.  A administação
    16 de Julho de 2025, 13:43
  • cunha45: ainda nao encerrou
    16 de Julho de 2025, 13:42
  • FELISCUNHA: ghyt74  pessoal   49E09B4F
    16 de Julho de 2025, 11:46
  • m1957: Obrigado pelo cuidado em informar!
    16 de Julho de 2025, 00:45
  • cereal killa: boas gomes, 4tj97u<z
    14 de Julho de 2025, 21:32
  • j.s.: cereal enviei pm  4tj97u<z
    14 de Julho de 2025, 21:13
  • j.s.: Entre as 20h do dia 13 de agosto de 2025 e as 10h do dia 14 de agosto de 2025 (horário CEST).
    14 de Julho de 2025, 20:55
  • j.s.: foi refeita nova data para migração
    14 de Julho de 2025, 20:55
  • j.s.: 43e5r6
    14 de Julho de 2025, 16:49
  • j.s.: por isso o forum deve estar off line  Início: 16/07/2025 às 20:00 (CEST) Fim: 17/07/2025 às 10:00 (CEST)
    14 de Julho de 2025, 16:49
  • j.s.: vai ser efectuada migração de servidores
    14 de Julho de 2025, 16:48
  • j.s.: dgtgtr a todosc 49E09B4F
    14 de Julho de 2025, 16:47
  • cunha45: ja
    14 de Julho de 2025, 08:25
  • j.s.: passem por aqui p.f. [link]
    13 de Julho de 2025, 16:29

Autor Tópico: Doing more with Python Numpy  (Lida 89 vezes)

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Offline mitsumi

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Doing more with Python Numpy
« em: 22 de Junho de 2021, 16:38 »

MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English + srt | Duration: 33 lectures (4h 17m) | Size: 1.2 GB
Tap full potential of Numpy Library by putting Arrays, Numpy's functions and Broadcasting to work

What you'll learn:
Develop understanding of how Arrays work and what advantages they offer over other Data Structures
Use Arrays as Data containers for common data operations
Compare time performance of your process codes versus a suitable Numpy function
In-depth understanding to use numpy's where() and select() functions to replace conventionally used methods
Apply Array Broadcasting in your line of work to replace Nested For loops and Cross-join operations

Requirements
Basic knowledge of Python (including Data Types and Structures, Control Flow, Functions, etc.)
Basic knowledge of Pandas

Description
The course covers three key areas in Numpy:

Numpy Arrays as Data Structures - Developing an in-depth understanding along the lines of:

Intuition of Arrays as Data Containers

Visualizing 2D/3D and higher dimensional Arrays

Array Indexing and Slicing - 2D/3D Arrays

Performing basic/advanced operations using Numpy Arrays

Useful Numpy Functions - Basic to Advanced usage of the below Numpy functions and how they perform compared to their counterpart methods

numpy where() function

Comparison with Apply + Lambda

Performance on Large DataFrames

Varied uses in new variable creation

numpy select() function

Apply conditions on single and multiple numeric variables

Apply conditions on categorical variable

Array Broadcasting - Developing an intuition of "How Arrays with dissimilar shapes interact" and how to put it to use

Intuition of Broadcasting concept on 2D/3D Arrays

Under what scenarios can we use Broadcasting to replace some of the computationally expensive methods like For loops and Cross-join Operations, etc. especially when working on a large Datasets

The course also covers the topic - "How to time your codes/processes", which will equip you to:

Track time taken by any code block (using Two different methods) and also apply to your own processes/codes

Prepare for the upcoming Chapter "Useful Numpy Functions", where we not only compare performance of Numpy functions with other conventionally used methods but also monitor how they perform on large Datasets

Who this course is for
Anyone who wants to learn in more depth, about Numpy Arrays and Array Broadcasting and put them to practical use


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