Tópicos de programação com Python para aplicações de aprendizado de máquina

NumPy

  • 0:00 Introdução
  • 1:50 Comparando o desempenho do Python Puro com o do NumPy
  • 12:25 Criando arrays do NumPy
  • 14:05 Entendendo os tipos de dados em arrays do NumPy
  • 16:40 Inspecionando as dimensões (shape) de um array do NumPy
  • 16:56 Obtendo a transposta de uma matriz
  • 18:10 Evitando problemas com arrays de rank 1
  • 24:20 Testando as dimensões de arrays com a função assert
  • 25:20 Convertendo as dimensões de um array do NumPy (reshape)
  • 30:50 Fatiamento em arrays do NumPy (slicing)
  • 37:00 Usando funções de conveniência para criar arrays do NumPy
  • 40:30 Fazendo operações aritméticas elemento a elemento com arrays do NumPy
  • 44:00 Fazendo operações matriciais com arrays do NumPy
  • 46:00 Entendendo o broadcasting

Jupyter Notebook com referência aos comandos utilizados

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