`NumPy` bietet eine Reihe von Funktionen zur Durchführung **grundlegender statistischer Operationen** an `NumPy`-Arrays, was es für die Datenanalyse unentbehrlich macht. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- **`mean()`**: Berechnet den **Mittelwert** (Durchschnitt) der Array-Elemente;
- **`median()`**: Bestimmt den **Median** (mittlerer Wert) der Array-Elemente;
- **`std()`**: Berechnet die **Standardabweichung**, welche die Streuung der Array-Elemente misst;
- **`var()`**: Ermittelt die **Varianz**, die die Variabilität der Array-Elemente anzeigt;
- **`min()`**: Findet den **Minimalwert** innerhalb eines Arrays;
- **`max()`**: Stellt den **Maximalwert** innerhalb eines Arrays fest;
- **`argmin()`**: Ermittelt den Index des **Minimalwerts** in einem Array;
- **`argmax()`**: Ermittelt den Index des **Maximalwerts** in einem Array.

In diesem Projekt werden wir uns eingehend mit den Grundlagen von NumPy beschäftigen, seine zentralen Funktionen erkunden und die Gründe für seinen bedeutenden Einfluss auf das wissenschaftliche Rechnen aufdecken. Durch das Verständnis seiner Architektur und Möglichkeiten werden wir begreifen, warum es als unverzichtbares Werkzeug für Datenwissenschaftler, Forscher und Entwickler im Bereich der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und darüber hinaus gilt.

In diesem Projekt werden wir die Grundlagen von NumPy erkunden, seine Kernfunktionen untersuchen und die Gründe für seinen bedeutenden Einfluss auf das wissenschaftliche Rechnen aufdecken.

Einstieg in die Grundlagen von NumPy

Grundlegende Statistische Operationen

Lösung