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1. Numpy概述
2. Numpy数据类型
3. Numpy数组基础
4. Numpy通用函数(ufunc)
5. 聚合
6. 广播
7. 花哨的索引
8. 数组的排序
9. 结构化数据
Numpy简明手册
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Numpy简明手册
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Numpy简明手册
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本内容旨在提供一个数据科学,人工智能基本入门简明教程
入门简明教程的含义是重在基本操作,没有理论讲解
学习方法:
本文有配套视频课程,详见
北京图灵学院官网
按照本文或者视频,自己使用jupyter notebook 手动敲击代码后推敲结果
因为内容都是使用方式,需要记住即可,深入学习可以需要在人工智能或数据分析领域完成
本文配套Jupyter Notebook格式文档参见
刘大拿麦扣网博客
本文严重参考(抄袭)《Python数据科学手册》
1. Numpy概述
2. Numpy数据类型
2.1. numpy基础数据类型
2.2. numpy的数据类型表示
3. Numpy数组基础
3.1. 数组的属性
3.2. 数组的创建
3.3. 数组的索引
3.4. 数组的切片
3.4.1. 一维数组的切片
3.4.2. 多维数组的切片
3.4.3. 数组切片产生的视图和副本
3.5. 数组的变形
3.6. 数组的拼接和分裂
3.6.1. 数组的拼接
3.6.2. 数组的分裂
4. Numpy通用函数(ufunc)
4.1. 通用函数-算数操作类
4.2. 通用函数-比较类操作
4.3. 通用函数-按位运算
4.4. 将布尔值作为掩码操作
4.5. 通用函数-特性
4.5.1. 指定输出
4.5.2. 外积
5. 聚合
5.1. 适用通用函数的聚合函数
5.2. 数组值求和
5.3. 最大值和最小值
5.4. 多维度聚合
6. 广播
6.1. 广播的介绍
6.2. 广播的规则
7. 花哨的索引
8. 数组的排序
8.1. sort
8.2. argsort
8.3. 分隔
9. 结构化数据
9.1. 结构化数组初体验
9.2. 结构化数据的常用类型定义方式