3:52 неточность. На слайде (2,4,3) массив(axis0 = 2). При переходе к 3-мерным массивам на первую позицию в индексе массива "выдвигается" именно "глубина" (кол-во слоёв). А shape(4,3,2) массив это 4 слоя, 3 строки, 2 столбца.
Посмотрел я половину урока, понял, что годно и в своей привычной манере вернулся к самому началу, начав конспектировать всё в тетрадь. И сразу же наткнулся на множество ошибок в тексте, так только в первых двух абзацах: -для хранения больших* наборов данных -математические операции* -описывающий тип данных в массиве* -двумерный* массив Но а в общем и целом автору большое спасибо + лайк и подписка
Хотел поучиться у вас pandasу виначале ролика вы сказали что надо знать нампай, я посмотрел комменты под пандам пишут что урок по нампай не понятный , ну что я прошел весь урок все понятно , у вас очень хорошее и понятное повествование , спасибо что начинаете показывать от простого к сложному, хотя сложного для меня не было😌 больше спасибо, с меня подписка
Как для начинающего ютубера у тебя очень чёткая и ясная подача + хороший звук. Для меня было удивлением увидеть 600 подписчиков) так что, пожалуй, стану одним из них❤️
33:00 Стоит отметить, что автор имел ввиду индексы. Когда мы говорим [1, 0] , это означает, что мы выбираем 2 строку (потому что единица - это 1_id, но id начинается с 0) и 1 строку Если мы возьмем [2, 1], это будет 3 строка и 2 столбец (просто прибавляйте к числу 1, т.к. индексы в Python начинаются не с 1, а с 0)
Если применять max() к многомерной матрице к каждому столбцу то axis = 0 должно было быть написано сверху, а сейчас выходить что сверху написано axis =1 и по картинке, на которой указаны наименования осей строк и столбцов, воспринимается как - max() применить ко всем столбцам.
27:30 _"удаляем первую строку/столбец"_ - мне кажется правильнее сказать "строку/столбец с индексом '0'", иначе у новичков в голове будет путаница. Т.к. для номера строки в таблице мы говорим "первая строка", а для массива или матрицы 'первая строка" имеет другое значение.
то что показано на 26:30 противоречит тому, что показано на 27:00. В первом случае axis0 для 2-мерной матрицы - это столбец, а затем axis0 - строка. Все же, предполагаю, что это именно строка.
Метод dot в данном случае умножение матриц, а не скалярное произведение, как я понял вывод зависит от входных данных, так например если засунуть туда два одномерных массивов, то мы получим как раз таки скалярное произведение.
4:10 Показан визуальный образ одномерного массива. Полагаю, что логичнее было бы для "2D array" и "3D array" изобразить горизонтальное направление стрелки для "axis 0" , чтобы оно было одинаковым на трёх рисунках. Т.е. показать так, как данные будут вводиться в коде программы.
Видео очень хорошее по подбору материала и подаче, спасибо большое! Но нашел пару ошибок: на 27 минуте, когда идет речь об удалении строк и столбцов матрицы, Вы говорите, что удаляется первая строка/столбец, а по факту вторая, так как индексация начинается с нуля, а не единицы
я рано порадовался ... np.delete не работает.. только инсерт заработал после перезапуска ядра.. в чем дело? я сегодян нампи поставил первый раз.. устал на степке матрицы думать без него..
Кто знает как быть с кодом который был написан на windows, но при этом работает в linux, код полностью идентичен, все различие как раз в numpy (в windows он 32 битный, а в linux 64 битный)? Из за этих различий получается разные не точности в данных.
Очень понравилось ваше видео. Почему-то недоступен Jupyter-файл с основами NumPy из видео. Если можно, выложите его каким-то другим образом. Заранее благодарен
можете помочь 1.create picture of rhombus: a. format 9x9 (10 points) b. 810x810 pixels (10 points) c. save file and attach(with Colab file) (10 points) Hint: use Numpy
Вопрос для знатоков, допустим я создал случайную матрицу размером 3*3. Как с помощью пайтона сделать так, что б верхний треугольник (без диагонали) этой матрицы стал нулевым?
@@pylounge у вас что то с настройками приватности,посмотрите yadi.sk/i/y2pl9hEId2rgXA Впрочем я уже все переписал руками) P.S Такая же ошибка и при переходе по ссылке на ноутбук matplotlib
я решил все повторить с ролика в юпитере у себя.. и есть некая дичь то что разряды типов различаются, это ещё ладно (у меня наоборот 32 и 64), но вот почему np.insrert и np.delete вообще не работают О_о во блин.. все операции до проверял - рабочие.. полез в пучарм .. там все окей... перезапустил ядро юпитера.. в нем тоже стало окей. Спасибо за внимание))
ok .. np.array_split тож самое.. в пайчарме работает, в юпитере нифига.. я пока по твоему списку шел всё работало О_о . хз.. я до сегодня доверял юпитеру, в нём блками то удобнее собирать код..
Все круто конечно, но к чему эти ссылки на vk(ссылка jupyter-file)? Почему бы ни на гугл драйв или куда еще? Ясен пень что на вк она затеряется в мгновение ока... А обычно видосы по проге еще как минимум 4-5 лет актуальны. Можете перезалить файлик по нормальному ?
В некоторых местах есть не соответствия ввода и вывода, и это не пояснялось. Если бы я до этого не знал некоторых особенностей я бы из этого видео их не понял.
Ссылки на файлы:
disk.yandex.ru/d/hV_CLZOjdEyhcA
disk.yandex.ru/d/8uSd92m0QjIcag
disk.yandex.ru/d/PbDuRyObG4h52Q
Спасибо! Объясняешь намного лучше чем препод в универе👍🏼
3:52 неточность. На слайде (2,4,3) массив(axis0 = 2). При переходе к 3-мерным массивам на первую позицию в индексе массива "выдвигается" именно "глубина" (кол-во слоёв). А shape(4,3,2) массив это 4 слоя, 3 строки, 2 столбца.
Посмотрел я половину урока, понял, что годно и в своей привычной манере вернулся к самому началу, начав конспектировать всё в тетрадь. И сразу же наткнулся на множество ошибок в тексте, так только в первых двух абзацах:
-для хранения больших* наборов данных
-математические операции*
-описывающий тип данных в массиве*
-двумерный* массив
Но а в общем и целом автору большое спасибо + лайк и подписка
Все доступно, понятно, с исходниками. Спасибо! Подписка 100%
Спасибо за работу)
Попутного ветра к новым целям*)
Вот спасибо, все по полочкам теперь
Все очень понятно, хорошо изложено, приятно слушать, очень грустно что так мало подписчиков
Спасибо
Отличное видео! Лайк и подписка. Теперь если будут спрашивать про NumPy буду присылать ссылку на это видео
Для объяснения axis понятнее фраза «Двигаемся по …» =0 - по строкам, =1 - по столбцам. Путаницы не возникает. 28:15
Хотел поучиться у вас pandasу виначале ролика вы сказали что надо знать нампай, я посмотрел комменты под пандам пишут что урок по нампай не понятный , ну что я прошел весь урок все понятно , у вас очень хорошее и понятное повествование , спасибо что начинаете показывать от простого к сложному, хотя сложного для меня не было😌 больше спасибо, с меня подписка
Спасибо)
Спасибо! Шикарный уровень громкости. Только размер шрифта очень мелкий.
Дружище, ты делаешь огромное дело. Благодаря твоим видео прямо полюбил Data Science - хочу там работать. Очень доходчиво и супер информативно
Спасибо. Рад, что интересно и полезно)
как успехи?
@@vladislav5732 в Data Science не получилось, но работаю программистом на Питон
@@aboronilov круто!
@@vladislav5732 спасибо тебе тоже успехов
Огромное спасибо вам за что вы делитесь своими знаниями! Лучший
Видео - огонь! Спасибо за знакомство с Numpy)
Спасибо, всё понятно. За исходники отдельное спасибо! Лайк и подписка.
Спасибо, было очень полезно и доступно, пожалуйста, продолжай дальше
Как для начинающего ютубера у тебя очень чёткая и ясная подача + хороший звук. Для меня было удивлением увидеть 600 подписчиков) так что, пожалуй, стану одним из них❤️
Спасибо за очень приятный фидбек)
Огромное спасибо за понятное объяснение!
помимо программирования с numpy не мало узнал про математику)))
Супер доходчиво! Молодец!!! Только нампай, а не нумпи, а то кровь из ушей 🙂
приятно слушать, очень грустно что так мало подписчиков
очень хороший туториал, легко понять и смотреть, самое главное что понятно и я очень надеюсь что ты наберешь намного большую аудиторию
Супер видео. Много информации, хорошее объяснение и качество! Надеюсь, будет больше такого полезного контента!
Всё видео как будто в симс играю, музычка кайф
хорошая подборка) прям минимум топ2 из того что видел)
33:00 Стоит отметить, что автор имел ввиду индексы.
Когда мы говорим [1, 0] , это означает, что мы выбираем 2 строку (потому что единица - это 1_id, но id начинается с 0) и 1 строку
Если мы возьмем [2, 1], это будет 3 строка и 2 столбец (просто прибавляйте к числу 1, т.к. индексы в Python начинаются не с 1, а с 0)
Гуд видео. Подписываюсь, однозначно.
Вы молодец ! Супер видео!!! Спасибо большое!
чувак просто круто объясняешь лайкнул и сразу подписался )
Всё классно, только он нАмпай, а не нУмпи. В остальном - супер!
Серьезно? Что с тобой не так?
@@liquid4e просто произношение правильное сказал
Правильно сказать нАмпи, потому что слово нам(num) это сокращение от слова number, а оно произносится как намбер, а не нумбер
О вы из Англии
Конкатейт
+1 подписчик! Четенько, спсибо!
Мужик, спасибо тебе!
Спасибо большое! Очень интересно и понятно все.
Я тот самый подписчик, который подписался до 1000:) Буду олдом в будущем :)
Если применять max() к многомерной матрице к каждому столбцу то axis = 0 должно было быть написано сверху, а сейчас выходить что сверху написано axis =1 и по картинке, на которой указаны наименования осей строк и столбцов, воспринимается как - max() применить ко всем столбцам.
Очень круто!
а вот мне нужен 3-мерный массив прямо сейчас))
Спасибо!
Класс! Спасибо!!
27:28 1 id, не строку. Если нужно 1 строку, то np.delete(matrix, 0, axis=0)
Видео полезное, спасибо!
27:30 _"удаляем первую строку/столбец"_ - мне кажется правильнее сказать "строку/столбец с индексом '0'", иначе у новичков в голове будет путаница. Т.к. для номера строки в таблице мы говорим "первая строка", а для массива или матрицы 'первая строка" имеет другое значение.
Спасибо большое!!!!
то что показано на 26:30 противоречит тому, что показано на 27:00. В первом случае axis0 для 2-мерной матрицы - это столбец, а затем axis0 - строка. Все же, предполагаю, что это именно строка.
подскажите пожалуйста почему на 8:42 рандом пишется два раза и двойные круглые скобки? я не очень понимаю почему так
спасибо большое за видео)
Отличный видос
Хороший ролик. Полезный для обзора
почему не открывается файл "Jupyter-файл с основами NumPy из видео"?
А материал по которому вы рассказывайте, можете поделиться?
Метод dot в данном случае умножение матриц, а не скалярное произведение, как я понял вывод зависит от входных данных, так например если засунуть туда два одномерных массивов, то мы получим как раз таки скалярное произведение.
Почему axis=0 у вас в комментариях подписан как строка а не столбец? 30:28
Спасибо:)
4:10 Показан визуальный образ одномерного массива.
Полагаю, что логичнее было бы для "2D array" и
"3D array" изобразить горизонтальное направление стрелки для "axis 0" , чтобы оно было одинаковым на трёх рисунках.
Т.е. показать так, как данные будут вводиться в коде программы.
Спасибо, очень понятно. Подписка от меня.
26:27 я оказался прав, что на картинке для "1D array" показано неправильное направление стрелки для "axis 0"
пасиб!
Спасибо всё понял
Почти полный набор дата сеинтиста собирается)
Ваша ссылка на Юпитер в описании не работает. Надо бы обновить. Если что она вот: vk.com/wall-194576836_1801
Видео очень хорошее по подбору материала и подаче, спасибо большое!
Но нашел пару ошибок: на 27 минуте, когда идет речь об удалении строк и столбцов матрицы, Вы говорите, что удаляется первая строка/столбец, а по факту вторая, так как индексация начинается с нуля, а не единицы
@@orkhanmd им по*иг, они не будут обновлять
Почему в диапазоне случайных чисел в формуле написано +а , а на примере -а?
я рано порадовался ... np.delete не работает.. только инсерт заработал после перезапуска ядра.. в чем дело? я сегодян нампи поставил первый раз.. устал на степке матрицы думать без него..
9:14 что значит - 5 в конце?
как matrix.sum() = 10???? объясните! input на [102] 29:05
Люблю тебя чел
Кто знает как быть с кодом который был написан на windows, но при этом работает в linux, код полностью идентичен, все различие как раз в numpy (в windows он 32 битный, а в linux 64 битный)?
Из за этих различий получается разные не точности в данных.
Можно ли подключить модуль math к pandas или к numpy?
Его к модулю питона можно подключить, и туда же pandas и numpy
Только не from math import * а import math чтобы ошибок имен не было
Что даёт np.random.seed()
(вроде так пишется)
@Rophling я уже давноооооо открыл
как сдклать так что бы при вычислении собственных векторов матрицы он брал человеческие числа?
спасибо!
а чем np.zeros от np.empty отличается?
какая правильная очередность просмотра: Matplotlib, Numpy, Pandas?
NumPy, Pandas, Matplotlib
Очень жаль, что не открывается ссылка на соновы. Но так, Все очень круто, жаль что мало подписчиков, супер канал!
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA
@@pylounge спасибо большое
Всё супер! Но матрицы состоят не из строк, а из кортежей
Очень понравилось ваше видео. Почему-то недоступен Jupyter-файл с основами NumPy из видео. Если можно, выложите его каким-то другим образом. Заранее благодарен
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA
@@pylounge Спасибо
Со звуком надо поработать. Съедаются окончания слов.
25:47
не работает ссылка на юпитер с урока, пришли пожалуйста.
yadi.sk/i/y2pl9hEId2rgXA
@@pylounge ну да, такое же сообщение и выдает, пользователь предпочел скрыть, ссылка не работает...
@@Чуваш-ы3ц disk.yandex.ru/d/hV_CLZOjdEyhcA
Извиняюсь, перепутал ссылки из комментариев
@@pylounge отлично, теперь рабочая, спасибо) еще бы и по matplotlib такую же и pandas, там тоже не работают)) буду благодарен)
@@Чуваш-ы3ц disk.yandex.ru/d/8uSd92m0QjIcag
disk.yandex.ru/d/PbDuRyObG4h52Q
можете помочь
1.create picture of rhombus:
a. format 9x9 (10 points)
b. 810x810 pixels (10 points)
c. save file and attach(with Colab file) (10 points)
Hint: use Numpy
лайк топ молодец красавчик респект
Вопрос. Это библиотека для пайтон 2? Потому что некоторые функции и так просто работают в пайтон 3
3
вместо группы в вк делай в телеге, телега сейчас в тренде, точнее не вместо, а и в телеге))
кайф
Вопрос для знатоков, допустим я создал случайную матрицу размером 3*3. Как с помощью пайтона сделать так, что б верхний треугольник (без диагонали) этой матрицы стал нулевым?
Треугольник главной диагонали или побочной?
Отличное объяснение)
А можно ссылку на файл Jupiter?)
В описании видео
@@pylounge к сожалению,данная ссылка не работает
"Материал скрыт"
В группе ВК тоже ничего нет
@@АлександрСудиловский-ж4й vk.com/pylounge?w=wall-194576836_1668
@@pylounge у вас что то с настройками приватности,посмотрите yadi.sk/i/y2pl9hEId2rgXA
Впрочем я уже все переписал руками)
P.S Такая же ошибка и при переходе по ссылке на ноутбук matplotlib
я решил все повторить с ролика в юпитере у себя.. и есть некая дичь то что разряды типов различаются, это ещё ладно (у меня наоборот 32 и 64), но вот почему np.insrert и np.delete вообще не работают О_о
во блин.. все операции до проверял - рабочие.. полез в пучарм .. там все окей... перезапустил ядро юпитера.. в нем тоже стало окей. Спасибо за внимание))
а что значит обратная матрица?
ok .. np.array_split тож самое.. в пайчарме работает, в юпитере нифига.. я пока по твоему списку шел всё работало О_о . хз.. я до сегодня доверял юпитеру, в нём блками то удобнее собирать код..
моск у меня не работает, а не dekete) я принтом их выводил, а он брал не новый объект, а старый)) ахах
Я Нампай, у меня есть брат из России - нумпи, и он инвалид.
как и функция конкатэйт(
Помогите
Задача: Повторите созданный массив с элементами(1, 2, 3) 4 раза вдоль оси 0(строки) и дополнительно, каждую строку массива увеличьте по размеру в два раза с те же элементами (вдоль оси 1(столбцы)), и еще, дополнительно, сделайте этот массив двумерным
Sample Input:
Sample Output:
Исходный массив:
[1 2 3]
Массив с повторенными элементами:
[[[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]]
[[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]
[1 2 3 1 2 3]]]
Нумпи это прикол или недоработка? Нампай это шутка?
лавити лаихак (sum(a)/len(a)) ето мозно узнать средное значения без np (но я не проверял што бистреи)
твой вариант 100% медленней
17:25, но ведь -2 и -4 меньше 4
но они меньше нуля =/
Конкатейт ))) однако конкатинейт.
Все круто конечно, но к чему эти ссылки на vk(ссылка jupyter-file)? Почему бы ни на гугл драйв или куда еще? Ясен пень что на вк она затеряется в мгновение ока... А обычно видосы по проге еще как минимум 4-5 лет актуальны. Можете перезалить файлик по нормальному ?
в комментариях ссылка облако
@@pylounge Спасибо))
Нампай
В некоторых местах есть не соответствия ввода и вывода, и это не пояснялось. Если бы я до этого не знал некоторых особенностей я бы из этого видео их не понял.
Дайте пожалуйста джупитерский файл )
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA
Невозможно скачать jupyter file
yadi.sk/d/hV_CLZOjdEyhcA
Всё ништяк, только эта музыка на фоне достала, мешает сосредоточиться.
arr[1:4] = 0
зануляет не со 2го по 4й а с 1 по 4й
урок чумовой, заценил.