Шаг 37. Наука о данных. Работа с массивами NumPy: срезы, транслирование и типы массивов. Общее описание. Транслирование
Шаг 38. Наука о данных. Работа с массивами NumPy: срезы, транслирование и типы массивов. Общее описание. Однородные значения
Шаг 39. Наука о данных. Работа с массивами NumPy: срезы, транслирование и типы массивов. Код и принцип работы
Шаг 40. Наука о данных. Обнаружение аномальных значений с помощью условного поиска по массиву, фильтрации и транслирования
Шаг 41. Наука о данных. Фильтрация двумерных массивов с помощью булева доступа по индексу
Шаг 42. Наука о данных. Очистка каждого i-го элемента массива с помощью транслирования, присваивания срезу и изменения формы. Общее описание
Шаг 43. Наука о данных. Очистка каждого i-го элемента массива с помощью транслирования, присваивания срезу и изменения формы. Код и принцип работы
Шаг 44. Наука о данных. Когда использовать в NumPy функцию sort(), а когда - argsort(). Общее описание
Шаг 45. Наука о данных. Когда использовать в NumPy функцию sort(), а когда - argsort(). Код и принцип работы
Шаг 46. Наука о данных. Фильтрация массивов с помощью лямбда-функций и булева доступа по индексу
Шаг 47. Наука о данных. Создание расширенных фильтров массивов с помощью статистических показателей, а также математических и логических операций. Общее описание
Шаг 48. Наука о данных. Создание расширенных фильтров массивов с помощью статистических показателей, а также математических и логических операций. Код и принцип работы
Шаг 49. Наука о данных. Простейший анализ ассоциаций: купившие товар X покупают и товар Y
Шаг 50. Наука о данных. Поиск лучше всего продающихся наборов с помощью промежуточного анализа ассоциаций