Matplotlib. Урок 2. Работа с инструментом pyplot

Практически все задачи, связанные с построением графиков, можно решить, используя возможности, которые предоставляет модуль pyplot. В рамках данного урока мы рассмотрим базовые возможности модуля для построения графиков.

Matplotlib. Урок 1. Быстрый старт

Первый урок из цикла, посвященному библиотеке для визуализации данных Matplotlib. В рамках данного урока будут рассмотрены такие вопросы как: установка библиотеки, построение линейного графика, несколько графиков на одном и на разных полях, построение диаграммы для категориальных данных и обзор основных элементов графика.

Линейная алгебра на Python. [Урок 5]. Обратная матрица и ранг матрицы

Пятый урок посвящен нахождению обратной матрицы, ее свойствам, а также определению ранга матрицы

Линейная алгебра на Python. [Урок 4]. Определитель матрицы

Четвертый урок из цикла “Линейная алгебра на Python“, посвящен понятию определителя матрицы и его свойствам.

Линейная алгебра на Python. [Урок 3]. Действия над матрицами

Тема третьего урока: действия над матрицами. В рамках нее будут рассмотрены следующие вопросы: умножение матрицы на число, сложение и умножение матриц.

Выпуск книги “Линейная алгебра на Python”

Коллеги! У нас состоялся релиз книги – “Линейная алгебра на Python“. В ней мы постарались объяснить основы линейной алгебры, используя примеры как на языке математики, так и на Python. Основные темы – это  матрицы и их свойства, решение систем линейных уравнений, векторы, разложение матриц и комплексные числа.

Линейная алгебра на Python. [Урок 2]. Транспонирование Матрицы

В этом уроке мы рассмотрим операцию “транспонирование матрицы” и как она выполняется на Python. Также разберем на примерах свойства этой операции.

Линейная алгебра на Python. [Урок 1]. Создание Матрицы. Общие понятия

Эта статья открывает список уроков на тему “Линейная алгебра с примерами на Python“. Мы постараемся рассказать о базовых понятиях  линейной алгебры, которые могут быть полезны тем, кто занимается машинным обучением и анализом данных, и будем сопровождать все это примерами на языке Python.

Библиотека Numpy. Полезные инструменты

В статье рассмотрены некоторые полезные инструменты из библиотеки Numpy, которые довольно часто приходится использовать при решении задач в рамках машинного обучения и анализа данных.