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搜索资源列表

  1. numpy基础实验代码

  2. 配合博客用，numpy基础回顾代码，方便初学者参照，水平有限，请指教

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-10-22
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：lihaoweicsdn

  1. 深度学习 Numpy 基础

  2. 深度学习 Numpy 基础 深度学习官方 Numpy 文档 深度学习 Numpy 技巧

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-18
    • 文件大小：531kb
    • 提供者：ww106

  1. numpy基础全覆盖源代码手把手教你numpy计算

  2. numpy基础全覆盖源代码手把手教你numpy计算，numpy基础全覆盖源代码手把手教你numpy计算

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-21
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：hzqgangtiexia

  1. numpy基础语法

  2. numpy基础语法numpy基础语法numpy基础语法numpy基础语法numpy基础语法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-17
    • 文件大小：1023kb
    • 提供者：young_1995

  1. Numpy基础学习1.txt

  2. 本文是翻译哔哩哔哩Numpy & Pandas (莫烦 Python 数据处理教程)的视频内容，如有侵权，请联系删除。谢谢

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：588byte
    • 提供者：Cathy_Yi

  1. numpy 基础代码

  2. python 中 numpy 基础代码,

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：33mb
    • 提供者：ykenan

  1. numpy基础：数据和矢量计算.ipynb

  2. python数据分析笔记-numpy 简单的自己学习的笔记，wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-24
    • 文件大小：124kb
    • 提供者：weixin_43462709

  1. 新手入门学习python Numpy基础操作

  2. 主要介绍了新手入门学习python Numpy基础操作,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_38731123

  1. Python数据科学速查表 - Numpy 基础.pdf

  2. Python数据科学速查表 - Numpy 基础.pdf

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-09-15
    • 文件大小：997kb
    • 提供者：qq_28168421

  1. python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算

  2. 主要给大家介绍了python中numpy基础知识，以及进行数组和矢量计算的相关资料，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：164kb
    • 提供者：weixin_38500607

  1. python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算

  2. 前言 在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率，类似于R的向量化操作，是的数据的操作趋于简单化，在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算。 下面来看下简单的例子 import numpy as np data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组 print(data) 结果： [2 5 6 8 3] data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建一个二维数组 pri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：168kb
    • 提供者：weixin_38644780

  1. numpy基础知识（持续更新）

  2. ```python import numpy as np #创建一个一维数组 array1=np.array([1,2,3,4,5]) #print(array1) #创建一个二维数组 array2=np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[5,6,7,8]]) print(array2) #查看二维数组结构 print(array2.shape) #查看二维数组类型 print(array2.dtype) #查看二维数组个数 print(array2.size) #查看数组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_38621272

  1. Python科学计算—NumPy基础(2)

  2. 数学函数 数组索引和切片 数学函数 使用 Python 自带的运算符，你可以完成数学中的加减乘除，以及取余、取整，幂次计算等。导入自带的 math 模块之后，里面又包含绝对值、阶乘、开平方等一些常用的数学函数。不过，这些函数仍然相对基础。如果要完成更加复杂一些的数学计算，就会显得捉襟见肘了。 (1) 三角函数 numpy.sin(x)：三角正弦。 numpy.cos(x)：三角余弦。 numpy.tan(x)：三角正切。 numpy.arcsin(x)：三角反正弦。 numpy.arccos(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38635684

  1. Numpy基础学习

  2. Numpy 基础 引言 这是一篇介绍Numpy基础的文章，是我啃书的笔记，不对Numpy的实现原理和高级特性等细节 做过多研究，学会基础的Numpy就可以应对日常的大部分数值型数据的操作，后面的博客我会 继续记录Pandas的学习进程，它将会更加强大。 # numpy基础 数组和矢量计算 # ndarray是一个同构数据多维模型： import numpy as np list=[1,2,3,4,"a","b"] myndarry=np.array(list) # 注意是np.array(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：weixin_38530415

  1. Python科学计算（Numpy基础练习题）

  2. Numpy 练习题 1、arr11 = 5-np.arange(1,13).reshape(4,3), 计算所有元素及每一列的和；对每一 个元素、每一列求累积和；计算每一行的累计积；计算所有元素的最小值；计算 每一列的最大值；计算所有元素、每一行的均值；计算所有元素、每一列的中位 数；计算所有元素的方差，每一行的标准差。 import numpy as np arr11 = 5-np.arange(1,13).reshape(4,3) a = np.sum(arr11) #计算所有元素的和 b

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_38595606

  1. Python数据分析实战【第三章】1.2- Numpy基础数据结构【python】

  2. 【课程9.2】 Numpy基础数据结构 NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成： ① 实际的数据 ② 描述这些数据的元数据 1.多维数组ndarray import numpy as np ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) print(ar) # 输出数组，注意数组的格式：中括号，元素之间没有逗号（和列表区分） print(ar.ndim) # 输出数组维度的个数（轴数），或者说“秩”，维度的数量也称rank p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：138kb
    • 提供者：weixin_38629801

  1. Numpy基础(数组和矢量计算)01

  2. NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要 的基础包。⼤多数提供科学计算的包都是⽤NumPy的数组作为 构建基础。 文章目录ndarray生成一个数组数组类型自定义数组数组的运算新建特殊数组数据类型索引和切片 ndarray 生成一个数组 这是一个一维数组，包含5个随机数 import numpy as np data=np.random.randn(5) data ----------------------- array([-0.05005535, -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：weixin_38632247

  1. NumPy-Matplotlib-TensorFlow简介：张量计算的NumPy基础知识； Matplotlib用于数据可视化-源码

  2. NumPy-Matplotlib-TensorFlow简介：张量计算的NumPy基础知识； Matplotlib用于数据可视化

  3. 所属分类：其它

  1. Python数据分析–科学计算工具Numpy基础数据结构

  2. Numpy是Python开源的科学计算工具包，是一个非常高级的数值编程工具，具有强大的N维数组对象，对数组数据结构进行运算时不需要遍历循环，具有随机数，傅里叶变换，线性代数等基本功能。今天我们首先来讲一下Numpy基础的数据结构。 Numpy的数组是一个多维数组对象，成为ndarray，其是有两个部分组成：（1）实际的数据（2）描述这些数据的原数据，下面我们来看几个具体的例子： import numpy as np #引入numpy模块，并将其命名为np ar=np.array([[1,2,3,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：135kb
    • 提供者：weixin_38617451

  1. numpy 基础数据结构

  2. numpy 基础数据结构数组的基本属性array()arange()linspace()zeros()/zeros_like()/ones()/ones_like()eye() 数组的基本属性 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推 在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量 比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组，所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_38737751
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