NumPy-Studies

Este repositório é dedicado aos meus estudos e práticas com a biblioteca NumPy.

NumPy é uma biblioteca fundamental em Python para computação científica, especialmente projetada para manipular de forma eficiente arrays multidimensionais. Essa biblioteca oferece suporte robusto para operações matemáticas complexas, como álgebra linear e manipulação de matrizes, sendo amplamente utilizada em ciência, engenharia e análise de dados. 

Criada em 2005 por Travis Oliphant, NumPy é um projeto de código aberto e gratuito, promovendo colaboração aberta e desenvolvimento comunitário no GitHub.

Conteúdo

1. Introdução ao NumPy: Introdução básica ao NumPy.
2. Criação e Manipulação de Arrays: Trabalhando com arrays NumPy.
3. Tipos de Dados em NumPy: Exploração dos tipos de dados disponíveis no NumPy.
4. Shape, Reshape e Flatten: Manipulação do formato dos arrays usando shape, reshape e flatten.
5. Indexação, Ordenação e Slicing: Operações de indexação, ordenação e fatiamento em arrays NumPy.
6. Fancy Indexing, Máscaras e Where: Utilização de índices avançados, máscaras e a função where.
7. Vetorização e Broadcasting: Vetorização de funções e uso do broadcasting em NumPy.
8. Concatenação, Exclusão e Outras Operações: Concatenação, exclusão de elementos e operações matemáticas.
9. Salvamento e Carregamento de Dados: Salvar e carregar dados NumPy.
10. Exercícios de Fixação: Exercícios de fixação para aplicar os conhecimentos adquiridos.

Pré-requisitos

Certifique-se de ter o NumPy instalado. Caso contrário, você pode instalar utilizando o comando:

pip install NumPy

Contribuições

Contribuições são sempre bem-vindas! Se você tem sugestões de melhorias, encontrou algum bug ou simplesmente quer dizer "olá 👋🏽", sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.

Recursos Adicionais

Documentação oficial do NumPy

NumPy Quickstart Tutorial

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