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NumPyCovariância em Python NumPyA função numpy.cov() pode ser usada para calcular a covariância entre duas matrizes NumPy em Python. NumPyContar valores únicos na matriz NumPyA função numpy.unique() pode ser usada para determinar o número de ocorrências de cada elemento exclusivo dentro de um array NumPy em Python. NumPy MatrixCalcule o poder de um array NumPyA função numpy.linalg.matrix_power() pode ser usada para determinar a potência de um array em NumPy. NumPyNumPy mean() vs average()Este tutorial demonstra a diferença entre as funções numpy.mean() e numpy.average() em Python NumPyImprimir Matriz NumPy CompletaA função numpy.set_printoptions() pode ser usada para imprimir um array não truncado completo em Python. NumPyAtualizar Python NumPyOs gerenciadores de pacotes pip e pip3 podem ser usados para atualizar o pacote NumPy em Python2 e Python3, respectivamente. NumPyNumPy FatorialA função special.factorial() dentro do pacote scipy pode ser usada para calcular o fatorial de elemento de um array NumPy em Python. NumPyFunção numpy.random.seed() em NumPyA função numpy.random.seed() é usada para definir uma semente para o algoritmo gerador de número aleatório para gerar um número pseudo-aleatório em Python. NumPyFunção numpy.random.permutation() em NumPyA principal diferença entre numpy.random.permutation() e numpy.random.shuffle() é que se passado um array, a função numpy.random.permutation() nos dá uma cópia embaralhada do array original enquanto o numpy. A função random.shuffle() embaralha o array original. NumPyFunção NumPy logspace()A função numpy.linspace() é usada para obter valores numéricos separados uniformemente dentro de um limite especificado, enquanto a função numpy.logspace() é usada para obter o logaritmo de valores numéricos separados uniformemente dentro de um intervalo especificado em Python. NumPyNumPy AutocorrelationAprenda a usar numpy.correlate para autocorrelacionar um conjunto de números em Python NumPyNumPy dot vs matmul em PythonEste tutorial demonstra a diferença entre as funções matmul e dot em Python