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

[@BlueFlash215]

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

[@mawa5702]

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

[@MiauRizius]

Interessant

[@FedoraRose]

Dankeschön 😁

[@mr_chriwo6762]

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

[@TheMorpheusTutorials]

Da ich jetzt dann in Urlaub bin nur drei pro Woche. Danach sehen wir weiter

[@mr_chriwo6762]

@@TheMorpheusTutorials drei pro Woche sind doch völlig ausreichend :) schönen Urlaub ^^

[@tigga2213]

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 ..."

[@dr.danielbuschert927]

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

[@user-uz2vs1mw6i]

Die höchste Zahl bei 16bit müsste 2^15 - 1 sein da die andere Hälfte des Wertebereichs für negative Zahlen verwendet wird. Bei den positiven Zahlen ist die 0 enthalten, deshalb die - 1.

[@andim6499]

Genau so ist es. Signed und unsigned integer habe natürlich eine ganze andere Auswirkung hinsichtlich des Wertebereichs. Also wenn man hier davon spricht, dass die kleineste Zahl -127 ist dann ist es wohl immer signed.

[@TheMorpheusTutorials]

Vielen Dank für's ergänzen an euch

[@etwasverfehlt2397]

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 ?

[@WERTBON]

2:54 lustigerweise öffnet sich wenn ich python in die Konsole eingebe der Microsoft store, danke dafür

[@cosmof.]

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

[@Shinon64]

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 ^^

[@LB-qr7nv]

In der Python Playlist (nicht gleich am Anfang) hat er dazu ein Video gemacht, mit Installation und wichtigstenen Funktionsweisen gemacht. Es wird sogar von Pycharm das "PyCharmLearningProject" in Start Menü bereitgestellt

[@DasOrakelspricht]

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?

[@DasOrakelspricht]

Naja... und warum ist die erste, dritte und fünfte Komponente ohne Rechenfehler? Ist doch auch float...

[@DasOrakelspricht]

Echt? Wow! Krass! Danke!

[@soulintent7052]

11:34 wäre die größte Zahl nicht 2^(16-1) - 1? Denn wenn wir von int8 ausgehen, dann ist 2^(8 - 1) - 1 = 127 und 2^(8 - 1) = 128 und du hast selbst gesagt, dass 128 bei int8 nicht geht. Grüße

[@stephanieschneder5107]

Sind arrays das gleiche wie listen in python?

[@TheMorpheusTutorials]

Fast, sie ähneln sich sehr, aber innen drin gibt's Unterschiede

[@stephanieschneder5107]

@@TheMorpheusTutorials Danke

[@theodorname445]

Wird das ein Indeep Phyton Toutorial ? :D

[@theodorname445]

Gerade gesehen, es gibt eine extra Playlist für Python :D ,Let's go mein langes Wochenende ist gerettet

[@zweiteraccount1238]

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

[@gsus2k]

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

[@henryhausschwein880]

PyCharm

[@gsus2k]

@@henryhausschwein880 Danke!

[@ynwa96_LFC]

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

[@WolfgangEgger]

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

[@music-wd2yq]

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

[@DommageCollateral]

ICH BIN EIN ARRAY