Закрепите практические навыки NumPy, выполнив 100 целевых упражнений в одном Jupyter Notebook. Первые 50 заданий охватывают основы создания массивов, вычислений, индексирования, изменения формы, сортировки и статистики, а следующие 50 необязательных упражнений объединяют эти приёмы в более сложных задачах.
Каждое упражнение содержит готовый пример кода и пустую ячейку, где можно самостоятельно воспроизвести или изменить решение. Материал постепенно переходит от повседневных операций с ndarray к пропущенным значениям, нормализации, корреляции, собственным значениям и преобразованию изображения в массив, помогая развить навыки численных вычислений в Python на практике.
Чему вы научитесь
- Создавать одно-, двух- и трёхмерные массивы с помощью конструкторов NumPy
- Применять поэлементную арифметику, матричные операции и математические функции
- Выбирать и преобразовывать данные с помощью индексации, срезов, изменения формы, объединения и разделения
- Описывать массивы через экстремумы, средние значения, дисперсию, стандартное отклонение и процентили
- Сортировать массивы, находить значения, обрабатывать пропуски и сравнивать элементы
- Нормализовать числовые данные и вычислять расстояния, корреляции и собственные значения
- Комбинировать операции NumPy для решения небольших задач обработки массивов
- Преобразовывать данные изображения в
ndarrayи отображать восстановленный результат
Для кого этот курс
Курс подойдёт изучающим Python, которым нужна интенсивная практика NumPy, а также начинающим специалистам по анализу данных, желающим укрепить основы работы с массивами. Новички могут следовать готовым примерам первой половины, а знакомые с NumPy учащиеся — использовать необязательную вторую половину для проверки навыков.
Предварительные требования: Рекомендуется знать базовый синтаксис Python, включая переменные, функции и списки. Предыдущий опыт с NumPy полезен, но не обязателен.
Учебная среда: Предоставляется браузерный Jupyter Notebook на Ubuntu 22.04 с Python 3.10 и NumPy 2.0.0. В нём находятся все 100 упражнений, готовые примеры и пустые ячейки для практики, поэтому локальная установка не требуется.
Часто задаваемые вопросы
Это пошаговый курс или сборник упражнений?
Это один большой практический Notebook, а не последовательность отдельных пошаговых лабораторных работ. Основные понятия сопровождаются краткими пояснениями, но большую часть времени вы будете читать, запускать и переписывать код NumPy.
Предоставлены ли решения упражнений?
Да. Каждое упражнение показывает готовую реализацию и содержит пустую ячейку для самостоятельной практики. Чтобы лучше усвоить материал, постарайтесь воспроизвести результат, не копируя пример напрямую.
Обязательно ли выполнять все 100 упражнений по порядку?
Первые 50 заданий образуют базовую часть с наиболее последовательным изложением. Упражнения 51–100 явно обозначены как необязательные: их можно выбирать по необходимости или использовать для повторения отдельных тем.
Учит ли курс машинному обучению или проектам по анализу данных?
Нет. Он развивает приёмы NumPy, которые пригодятся как фундамент для этих областей, но не включает построение прогнозных моделей или полноценных сквозных проектов. Главная тема — операции с массивами и решение численных задач.
