Bảng gian lận Numpy PDF

Ít thời gian để tìm hiểu NumPy? . Tải xuống, in và ghim lên tường của bạn — và xem kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn phát triển. ?‍?

Tất cả các bảng cheat NumPy trong bài viết này đều miễn phí 100%. Tất cả các liên kết mở trong một tab mới (vì vậy hãy nhấp vào tất cả các liên kết mà không lo mất trang này)

Đây là một bản tóm tắt nhanh nếu bạn không có thời gian đọc tất cả các cheat sheet

• Bảng cheat NumPy trực quan hấp dẫn nhất (bao gồm. video gian lận)
• Bảng cheat NumPy toàn diện nhất
• Bảng gian lận khoa học dữ liệu tổng quát nhất

Đây là bản tải xuống nhanh cho bạn. Tôi đã tạo bảng gian lận này để giải thích một số khái niệm quan trọng về NumPy cho sinh viên viết mã của mình

NumPy là gói máy tính khoa học Python được sử dụng rộng rãi. Nó đơn giản hóa đại số tuyến tính, tính toán ma trận và tăng tốc độ phân tích dữ liệu. Biết NumPy là điều kiện tiên quyết cho các gói Python khác như pandas hoặc Scikit-Learn

Bài viết này sẽ đóng vai trò là tài liệu tham khảo NumPy cuối cùng. Các cheat sheet rất đa dạng và có từ một trang đến nhiều trang. Chúng cũng liên quan đến các bảng gian lận so sánh giữa các ngôn ngữ. Mặc dù một số tài nguyên là tài liệu tham khảo tuyệt vời cho người mới bắt đầu, nhưng những tài nguyên khác có liên quan và yêu cầu chuyên môn cấp cao

Bảng gian lận 1. DataCamp NumPy

DataCamp là một nền tảng trực tuyến cung cấp đào tạo về khoa học dữ liệu thông qua các video và bài tập viết mã. Bảng cheat này là một trong những bảng cheat một trang toàn diện nhất hiện có. Theo một cách nào đó, nó thêm vào bảng cheat trước đó với nhiều ví dụ hơn và nhiều chức năng hơn. Nó là một bản tóm tắt tốt về tạo mảng và thiết kế mảng cơ bản. Bảng cheat này cung cấp các chức năng cho các kiểu dữ liệu cụ thể. Ở cuối trang tính là những thứ nâng cao hơn như cắt và lập chỉ mục. Ngoài ra còn có một số công cụ giới thiệu để phân tích dữ liệu và thao tác mảng. Mặc dù về tổng thể, đây là một nguồn tài nguyên tuyệt vời, nhưng có một nhược điểm là bảng màu. Màu cam sáng làm xao nhãng nội dung. Nếu bạn thích bảng màu, đây có thể là danh sách toàn diện của bạn về những điều cơ bản về NumPy

• ưu. Toàn diện, đồ họa, rất dày đặc
• Nhược điểm. Choáng ngợp, màu sắc có thể làm mất tập trung

Bảng gian lận 2. NumPy cơ bản

Đây là một tài nguyên hữu ích cho những điều cơ bản về NumPy. Nó cung cấp một bản tóm tắt về tạo mảng và một số thao tác cơ bản. Nó là tối giản, với một cái nhìn tổng quan tốt về nhiều chức năng cơ bản. Trang tính được chia thành các phần có tiêu đề để định hướng dễ dàng hơn. Ở phía bên trái của trang tính, quy ước nhập NumPy được đề cập import numpy as np. Một lời giải thích một dòng sau mỗi chức năng. Ưu điểm lớn nhất của danh sách này là khả năng đọc tốt. Điều này cho phép tìm kiếm nhanh chức năng phù hợp

• ưu. Nhẹ, cơ bản, tối giản, dễ đọc
• Nhược điểm. Hình nền nông, gây mất tập trung, không có hình ảnh

Bảng gian lận 3. Một chút của tất cả mọi thứ

Bảng cheat được chia thành bốn phần. Phần đầu tiên đi vào chi tiết về mảng NumPy và một số hàm hữu ích như np.arange() hoặc tìm số thứ nguyên. Phần thứ hai tập trung vào việc cắt và lập chỉ mục, đồng thời cung cấp một số ví dụ thú vị về lập chỉ mục Boolean. Hai cột cuối cùng bị ngắt kết nối một chút. Chúng cung cấp một loạt các chức năng, từ các phép toán ma trận như chuyển vị đến sắp xếp một mảng. Tuy nhiên, hai cột cuối cùng không nhất thiết phải được nhóm thuận tiện. Ưu điểm của trang tính này là nó cũng bao gồm Boolean chứ không chỉ các loại số

• ưu. Tập trung vào cắt lát và kích thước
• Nhược điểm. Nội dung rời rạc, hơi khó hiểu, không có đồ họa

Bảng gian lận 4. Khoa học dữ liệu

Dataquest là một nền tảng trực tuyến tương tự như DataCamp. Nó cung cấp nhiều bài học và bài học về khoa học dữ liệu, sau đó là các bài tập viết mã. Đây là một tài nguyên tốt khác về các chức năng và thuộc tính quan trọng nhất của NumPy. Bảng gian lận có thể đọc được với các phần riêng biệt và mỗi phần có tiêu đề rõ ràng. Bên cạnh việc tổ chức trang tính và khả năng đọc tuyệt vời, nó còn cung cấp một loạt các chức năng và thao tác. Ngoài ra, so với hai cheat sheet trước, có phần toán học và thống kê. Nó chia các phần toán thành toán vô hướng và véc tơ, và có phần thống kê ở phía dưới

• ưu. Thống kê, dựa trên HTML, có cấu trúc tốt, toàn diện, dễ đọc
• Nhược điểm. Không có đồ họa

Bảng gian lận 5. NumPy cho người dùng Matlab

Nếu bạn là người dùng Matlab và cần giới thiệu nhanh về Python và NumPy, thì đây có thể là lựa chọn phù hợp của bạn. Trang tính chứa ba cột - cột đầu tiên là Matlab/Octave, cột thứ hai là tương đương Python và NumPy và cột thứ ba là cột mô tả. Trọng tâm của trang tính không chỉ tập trung vào NumPy mà còn có nhiều điều cơ bản về Python được liệt kê. Vì nó không phải là một trang tính duy nhất nên nội dung được sắp xếp thành các phần riêng biệt. Nó cung cấp các toán tử toán học, logic và boolean, căn và phép làm tròn, số phức, đại số tuyến tính mở rộng, định hình lại và lập chỉ mục, một số biểu đồ cơ bản, phép tính và thống kê

• ưu. Matlab, nền tảng Python, nhiều nội dung liên quan
• Nhược điểm. Không tập trung, hình ảnh không quá hấp dẫn, lựa chọn phông chữ lạ

Bảng gian lận 6. Ma trận

Bảng cheat này cung cấp các giá trị tương đương cho bốn ngôn ngữ khác nhau – MATLAB/Octave, Python và NumPy, R và Julia. Danh sách này không phải là một tờ PDF đơn lẻ mà là một tài liệu có thể cuộn được. Ở mỗi bên trái và bên phải của tài liệu, có các mô tả nhiệm vụ. Đây là một trang tính mở rộng và nó cực kỳ hữu ích vì đầu ra của mỗi tác vụ được đưa ra. Trang tính bao gồm việc tạo và thiết kế ma trận, thao tác hình dạng ma trận và một số thao tác ma trận cơ bản và nâng cao hơn. Phần nâng cao đặc biệt thú vị vì nó liệt kê nhiều chức năng hữu ích trong phân tích dữ liệu, chẳng hạn như tìm hiệp phương sai và giá trị riêng và tạo các biến ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

• ưu. Nhiều chủ đề liên quan (Matlab, Python, NumPy, R, Julia), các tính năng nâng cao
• Nhược điểm. Khả năng đọc kém, không tải xuống PDF

Bảng gian lận 7. phân tích số

Đây là tờ toàn diện nhất trong danh sách. Không chỉ điều đó bao gồm các tương đương song song giữa MATLAB, R, NumPy và Julia; . Thành phần thú vị và hữu ích nhất là một số dòng như định nghĩa hàm được cung cấp cho MATLAB, R và Julia, nhưng không dành cho NumPy vì thiếu chức năng đó. Điều đó giúp dễ dàng so sánh và đối chiếu và tìm ra sự phù hợp nhất cho một dự án

• ưu. cực kỳ toàn diện
• Nhược điểm. Không có cấu trúc tốt, thiết kế kém, không tải xuống PDF

Bảng gian lận 8. NumPy cho người dùng R (và S-plus)

Mặc dù có các bảng cheat so sánh khác trong bộ sưu tập này, nhưng bảng này liệt kê một số tính năng nâng cao. Như tiêu đề đã nói, nó là sự so sánh giữa R(và S-plus) và NumPy. Nó rất chi tiết cho từng nhóm hoạt động. Ví dụ, phần sắp xếp cung cấp tám cách để sắp xếp một mảng. Một số thao tác không thể thực hiện được bằng cả hai ngôn ngữ, vì vậy thật dễ dàng để tìm đúng chức năng. Đây là bảng gian lận duy nhất trong bộ sưu tập cung cấp các sơ đồ và biểu đồ chi tiết. Ngoài ra, một số toán học và thống kê nâng cao đã được đưa ra, như phương trình vi phân và phân tích Fourier

• ưu. Cấp độ nâng cao, dựa trên so sánh (R so với. NumPy), chi tiết, sơ đồ và đồ thị
• Nhược điểm. Lúng túng, không tập trung

Đây không phải là một trang tính cụ thể của NumPy. Nó bao gồm nhiều chủ đề khoa học dữ liệu Python, nhưng cũng có một số điều cơ bản về Python. Nó dễ dàng được điều hướng nhờ nội dung được đưa ra ở đầu. Phần NumPy là toàn diện. Nó bao gồm những điều cơ bản về NumPy như các thuộc tính và hoạt động của mảng. Ngoài ra, nó chứa một danh sách đầy đủ các hàm toán học và hàm đại số tuyến tính. Một số hàm đại số tuyến tính hữu ích đang tìm các tích bên trong và bên ngoài và các giá trị riêng. Các hàm khác là các hàm để làm tròn số và tạo các biến ngẫu nhiên

• ưu. NumPy + khoa học, toán học, đại số tuyến tính, thiết kế đẹp
• Nhược điểm. Không tải xuống PDF, không có hình ảnh

Bảng gian lận 10. Finxter NumPy

Bảng gian lận Finxter khác với tất cả các bảng được đề cập trước đó vì nó rõ ràng nhất về mặt trực quan. Nó đưa ra một mô tả chi tiết về từng chức năng và liệt kê các ví dụ cùng với kết quả. Điểm hay của kết quả hiển thị là việc nhìn vào nó có thể hữu ích nếu bạn không chắc về tên của hàm. Cùng với bảng gian lận, có một video đi kèm với các ví dụ và giải thích chi tiết hơn

• ưu. Dễ dàng, đơn giản, trực quan rõ ràng và tập trung vào các chức năng quan trọng nhất
• Nhược điểm. Không có đồ họa

Bảng gian lận tiền thưởng. Từ NumPy đến xtensor

xtensor là một thư viện C++, tương tự như NumPy, được tạo ra để phân tích số. Bảng gian lận cung cấp chế độ xem hai cột, trong đó cột đầu tiên là NumPy và cột thứ hai chứa các giá trị tương đương xtensor. Trang tính tập trung vào các chức năng khởi tạo mảng, định hình lại và cắt. Hơn nữa, nó tiếp tục với thao tác mảng như các hàm chuyển vị hoặc xoay. Có rất nhiều phép toán tenxơ, nhưng trang tính thiếu mô tả. Vì vậy, không phải lúc nào cũng dễ dàng suy ra chức năng của một chức năng nào đó

• ưu. Chỉ tấm xtensor, đơn giản, dựa trên so sánh
• Nhược điểm. Quá cụ thể đối với hầu hết các lập trình viên

lập trình viên

Q: What is the object-oriented way to become wealthy?
💰

A: Inheritance.

Ghi công

Bài viết này được đóng góp bởi người dùng Finxter Milica Cvetkovic. Milica cũng là một nhà văn trên Medium — hãy xem hồ sơ của cô ấy

Đi đâu từ đây?

Hiểu biết thấu đáo về những điều cơ bản của NumPy là một phần quan trọng trong quá trình đào tạo của bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào. NumPy là trung tâm của nhiều thư viện khoa học dữ liệu và máy học tiên tiến như Pandas, TensorFlow và Scikit-learning

Nếu bạn gặp khó khăn với thư viện NumPy — đừng sợ. Trở thành một chuyên gia NumPy ngay lập tức với cuốn sách viết mã mới của chúng tôi “Coffee Break NumPy”. Đây không chỉ là phần giới thiệu kỹ lưỡng về thư viện NumPy mà sẽ làm tăng giá trị của bạn trên thị trường. Thật thú vị khi xem qua bộ sưu tập lớn các câu đố mã trong cuốn sách

Có bảng cheat Python không?

NumPy có nhanh như C++ không?

Bảng cheat Python tốt nhất là gì?

Sự khác biệt giữa NumPy và gấu trúc là gì?