Numpy Tutorial #1 - Create Arrays (Python for Data Science)

ICH BIN EIN ARRAY

Sind arrays das gleiche wie listen in python?

hey ich bin komplett neu im Thema, weswegen limitiere ich ich überhaupt auf z.B int8 etc? einfach um es effektiver zu machen, wenn ich jetzt einen langen Code hätte ?

kann auch an mir liegen aber eig juckt es doch erstmal nicht wie man Speicher spart, wenn man sich das erste numpy Tutorial anguckt um die Grundlage zu verstehen

bekomme den Fehler: np_temp = np.array(temp)
AttributeError: partially initialized module 'numpy' has no attribute 'array' (most likely due to a circular import)

Eine Frage: "print([3*x for x in temp])": Wo kommt denn der Rechenfehler her? 3*(-1.2) oder 3*2.1 sollte doch nicht problematisch sein. Was geht da schief?

Schade, Du hast so interessante Tutorial, aber für meinen beschränkten Geist sind sei einfach zu konfus, so dass ich ihnen nicht folgen kann.

Über PyCharm kann man die Bibliotheken auch direkt (ohne pip) installieren. Wenn ich "import numpy" schreibe und die noch nicht installiert ist, dann erscheint daneben die rote Infolampe, da dann draufklicken und auf "Install package ..."

Super Video!
Kann man dich vllt per Email erreichen? Ich würde dich sehr gerne etwas Fragen

Wird das ein Indeep Phyton Toutorial ? :D

Hey! Ich finde es nice dass du was über Data Sciene machst. Ich wollte fragen ob du vielleicht irgendwann etwas über F# machen kannst. LG

Gibt es irgendwo Tutorials die einen erklären wie man mit IDE's arbeiten und wie man da was jeweils nutzt? Würde mich über eine Antwort mega freuen ! Super Video ^^

Welche IDE/welcher Editor ist denn das, bitte? =)

Dankeschön 😁

Ich freu mich echt mega über diese Videoreihe! Werden die Videos täglich kommen bzw. gibt's ne bestimmte Regelmäßigkeit ? :)

Ist der Wertebereich bei Int16 nicht: –32.768 bis 32.767
2^16-1 ist aber 65.535
Also sollte das wohl uint16 mit Wertebereich 0 bis 65.535 sein
Schönes Wochenende

Super Video! Freue mich schon auf den Rest der Reihe!

Endlich kann ich meine Verbundwerkstoffe berechnen, deren Eigenschaften als 81x81 Matrix dargestellt sind.