Python数据科学-NumPy的使用

Python数据科学和机器学习必备数学库

04-09 Dominic Tang      我在学 更新完毕 高级突破

后端/Python 182     0     4527

教程上线

4月9日

已更新完毕

4月23日

教程简介

NumPy 是一个 Python 数值数学扩展包,是 “Numeric Python”的缩写,它是Python数据科学中一个用于科学计算的模块, 是由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。

使用NumPy,开发人员可以快速执行各种数组计算,如:

  • 数组的算数和逻辑运算;

  • 傅立叶变换和用于图形操作的例程;

  • 与线性代数有关的操作, NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数。

NumPy 经常与 SciPy(Scientific Python,开源的Python算法库和数学工具包)和 Matplotlib(绘图库)一起使用,组成一个强大的科学计算环境,有助于我们通过 Python 学习数据科学和人工智能的机器学习。

NumPy 是开源的,这是它的一个额外的优势。

NumPy官网:http://www.numpy.org/ 


作者介绍
  • Dominic Tang

    Dominic Tang

    YNET高级开发工程师

    一只热爱健身的程序猿,曾就职于移动公司担任数据挖掘分析工程师,目前就职于一家知名互联网金融公司,担任移动端后台研发工作,熟练python、java,mysql数据库语句优化,索引优化,存储过程,memocache,redis缓存技术,spring,springboot,mybatis,springMVC,熟练linux系统,python开发,网络爬虫,python数据分析,熟练分布式开发,高并发程序设计,设计模式,ActiveMQ消息队列机制,熟悉数据结构等基础技能,有热爱编程,热爱健身的朋友,大家可以一起切磋,代码,增肌,减脂之道。
适宜人群
  • 本教程难度级别为4级(4/4)
  • Python开发工程师
  • 数据分析、人工智能、机器学习、数据科学等方向的开发者
你会学到什么?
  • 基于Python来使用NumPy的基本使用
温馨提示
  1. 本教程为视频内容,共计 14 节;
  2. 教程的VIP会员在有效期内可以享受随时学习、沟通交流、下载素材、相关周边服务等;
  3. 教程已于 4月23日 更新完毕,后续我们可能会根据同学们的学习反馈进行内容的调优;
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