100日のコード42日:Numpyの基礎について学んでください

これは100 daysofcodeとpythonの私の42日目です.今日は私の古いコースに定期的に定期的な表現をしました.アルゴリズムについてもっと学びなさい.私がすでに書いたいくつかのコードを実践しました.
そしてその日の終わりにNumpyの基礎について学びました.私はそれを楽しんだ.明日は同じ話題について学びます.

いくつかのコード
研究では、Numpyは効果的にロードして、記憶して、Pythonでメモリのデータを操作するのを助けました.データは、ドキュメントのコレクション、画像のコレクション、サウンドクリップのコレクション、数値測定のコレクションまたはほぼ何か他の形式の広い範囲から来る.

import numpy as np
value = np.random.randint(0,10,(2,3))
value

出力は

array([[6, 2, 7],
       [9, 9, 6]])

value = np.random.randint(0,10,20)
value

array([4, 8, 1, 6, 0, 8, 9, 4, 1, 6, 9, 7, 6, 3, 2, 9, 2, 7, 7, 2])

value = np.random.rand(3,4)
value

array([[0.91465555, 0.99841031, 0.55547019, 0.57226342],
       [0.96754427, 0.2398907 , 0.0672654 , 0.4947008 ],
       [0.48353768, 0.06300809, 0.13866248, 0.73626242]])

x = np.array([1,2,3,4,5,6])
x<3

array([ True,  True, False, False, False, False])

x<=3

array([ True,  True,  True, False, False, False])

rng = np.random.RandomState(0)
x = rng.randint(10,size=(3,4))
x

array([[5, 0, 3, 3],
       [7, 9, 3, 5],
       [2, 4, 7, 6]])

の42日と* *より多くの正規表現についての詳細*アルゴリズムの基礎については