Manipulação de Matrizes em Python com NumPy - 30 Exemplos скачать в хорошем качестве

Manipulação de Matrizes em Python com NumPy - 30 Exemplos

30 Exemplos de Manipulação de Matrizes em Python com NumPy Neste vídeo mostro como realizar a manipulação de matrizes (arrays de duas dimensões) em Python usando a biblioteca NumPy. Serão abordadas funções aritméticas, estatísticas, cálculo de determinantes, matriz transposta, matriz identidade, criação e visualização de matrizes e muitas outras. Site oficial da biblioteca NUmPy: https://www.numpy.org Ajude o canal adquirindo meus cursos na Udemy: Bancos de Dados com MySQL Básico: https://bit.ly/35QdWE4 Lógica de Programação com Português Estruturado: https://bit.ly/3QKPn22 Programação em Python do Zero: https://bit.ly/python-boson Contribuição via PIX: Você pode contribuir com qualquer valor que desejar, de forma muito fácil e prática, fazendo uma transferência via PIX para a seguinte chave: EC25A929-A8C5-40C5-AEC0-3DD36D08A147 Adquira também livros e outros itens na loja da Bóson Treinamentos na Amazon e ajude o canal a se manter e crescer: https://www.amazon.com.br/shop/bosont... Seja membro deste canal e ganhe benefícios:    / @bosontreinamentos   Contribua com a Bóson Treinamentos!: https://www.bosontreinamentos.com.br/... Por Fábio dos Reis Bóson Treinamentos: https://www.bosontreinamentos.com.br Instagram:   / bosontreinamentos   Linkedin:   / f%c3%a1bio-dos-reis-06ba192a   Quora: pt.quora.com/profile/Fábio-dos-Reis Pinterest:   / bosontreina   Outros projetos do autor: Diário do Naturalista: https://www.diariodonaturalista.com.br Bóson Ciências e Cultura:    / bosonciencias   Numismática e Finanças Pessoais: https://diarionumismatico.com.br/ 00:00 Introdução às Matrizes cm NumPy 01:51 Criar e visualizar matrizes 06:10 Aritmética com matrizes 12:47 Matriz transposta 13:29 Determinante 15:06 Matrizes especiais (vazia, de uns, etc) 21:00 Matriz identidade 23:58 Remodelar arrays 1D para 2D 26:10 Concatenação de Matrizes 28:15 Funções estatísticas em arrays 32:40 Matrizes e arquivos de texto 35:55 Conclusão #algebralinear #python #numpy