AI 助理
备案控制台
开发者社区 开发与运维 文章 正文

【Python】—— Numpy 初体验

2024-05-13 39
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 【Python】—— Numpy 初体验

第1关：Numpy 创建数组

任务描述

本关任务：使用 Numpy创建一个多维数组。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：创建数组。

创建数组

在 Python中创建数组有许多的方法，这里我们使用 Numpy中的 arange方法快速的新建一个数组：

import numpy as np
a = np.arange(5)

其中 import numpy as np是指引入 Numpy这个库，并取别名为 np。之所以取别名，是为了代码编写的方便。a=np.arange(5) 是指将数值 0 1 2 3 4赋值给 a这个变量，这样我们就快速的创建了一个一维数组。

创建多维数组的方法是:

import numpy as np
b = np.array([np.arange(6),np.arange(6)])

这里，我们使用两个 arange方法，创建了两个 1x6的一维数组，然后使用 numpy的 array方法，将两个一维数组组合成一个 2x6的二维数组。从而达到了创建多维数组的目的。

numpy 创建的数组可以直接复制，具体代码示例如下：

import numpy as np
x = [y for y in range(6)]
b=np.array([x]*4)

该段代码会创建一个 4*6的数组。

编程要求

本关的任务是，补全 Begin-End 内的代码，以实现创建一个 m*n的多维数组的功能。具体要求如下：

  • 函数接受两个参数，然后创建与之对应的的多维数组；
  • 本关的测试样例参见下文。

本关设计的代码文件 cnmda.py的代码框架如下：

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义cnmda函数
def cnmda(m,n):
    '''
    创建numpy数组
    参数：
         m:第一维的长度
         n: 第二维的长度
    返回值:
        ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    
    # 请在此添加创建多维数组的代码并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    
    return ret

测试说明

本关的测试过程如下:

  • 平台运行 step1/cnmdatest.py 文件，并以标准输入方式提供测试输入；
  • cnmdatest.py文件调用 cnmda中的 cnmda方法，平台获取 cnmdatest.py的输出，然后将其与预期输出作对比，如果一致，则测试通过；否则测试失败。

以下是平台对 step1/cnmdatest.py的测试样例：

测试输入： 5 8；

预期输出： (5,8)

测试输入： 4 9；

预期输出：(4,9)

运行代码

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义cnmda函数
def cnmda(m,n):
    '''
    创建numpy数组
    参数：
           m:第一维的长度
           n: 第二维的长度
    返回值:
        ret: 一个numpy数组
    '''
    
    ret = 0
    
    # 请在此添加创建多维数组的代码并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    b=np.arange(n);
    ret=np.array([b]*m)   
    #********** End **********#
    
    return ret

第2关：Numpy 数组的基本运算

任务描述

本关任务：学会 Numpy二维数组的一些基本操作。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：

  1. 向量与向量之间；
  2. 向量与标量之间。
    Numpy库可以直接进行一些四则运算，快速的处理两个 Numpy 数组：
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([[4,5,6],[1,2,3]])

向量与向量之间

  1. 加法
In:np.add(a,b) 或 a+b
Out:array([[5, 7, 9],
       [5, 7, 9]])
  1. 减法
In:np.subtract(a,b) 或 a-b
Out:array([[-3, -3, -3],
       [ 3,  3,  3]])
  1. 乘法（X乘）
In:np.multiply(a,b) 或 a * b
Out:array([[ 4, 10, 18],
       [ 4, 10, 18]])
  1. 乘法（点乘）
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([4,5,6])
In: np.dot(a,b) 
Out:array([32, 77])
  1. 除法
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([[4,5,6],[1,2,3]])
In:np.divide(a,b) 或 a/b
Out:array([[ 0.25,  0.4 ,  0.5 ],
       [ 4.  ,  2.5 ,  2.  ]])

向量与标量之间

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
  1. 加法
In:  a +1
Out:array([[2, 3, 4],
       [5, 6, 7]])
  1. 减法
In:  a -1
Out:array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
  1. 乘法
In: a*2
Out:array([[ 2,  4,  6],
       [ 8, 10, 12]])
  1. 除法
In: a/2
Out:array([[ 0.5,  1. ,  1.5],
       [ 2. ,  2.5,  3. ]])
  1. 求余
In:a%2
Out:array([[1, 0, 1],
       [0, 1, 0]])
  1. 矩阵转置
In:a.T
Out:array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])
  1. 矩阵的逆
    矩阵可逆的充要条件是矩阵满秩。
import numpy as np
import numpy.linalg as lg
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
In:lg.inv(a)
Out:array([[  3.15251974e+15,  -6.30503948e+15,   3.15251974e+15],
       [ -6.30503948e+15,   1.26100790e+16,  -6.30503948e+15],
       [  3.15251974e+15,  -6.30503948e+15,   3.15251974e+15]])

编程要求

本关的任务是，补全代码，以实现向量与标量相加和相乘的的功能。具体要求如下：

  • 函数接受三个参数，然后进行向量与标量之间的运算；
  • 本关的测试样例参见下文；
  • 本关设计的代码文件 cal.py的代码框架如下：
# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义opeadd函数
def opeadd(m,b,n):
    '''实现加法
    参数：
    m:是一个数组
    b:是一个列表
    n:是列表中的索引
    你需要做的是 m+b[n]
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''    
    ret = 0
    # 请在此添加 创建多维数组 的代码 并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    return ret
 # 定义opemul函数
def opemul(m,b,n):
    '''实现乘法
    参数：
    m:是一个数组
    b:是一个列表
    n:是列表中的索引
    你需要做的是 m+b[n]
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加 创建多维数组 的代码 并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    return ret

测试说明

本关的测试过程如下:

  • 平台运行 step5/caltest.py文件，并以标准输入方式提供测试输入；
  • caltest.py文件调用 cal中的方法，平台获取 caltest.py的输出，然后将其与预期输出作对比，如果一致，则测试通过；否则测试失败。

以下是平台对 step5/caltest.py的测试样例：

a= np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = [1,2,3]

测试输入： add；

预期输出：

[[2 3 4]
 [5 6 7]]

测试输入：mul；

预期输出：

[[ 2  4  6]
 [ 8 10 12]]

运行代码

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义opeadd函数
def opeadd(m,b,n):
    '''
    参数：
    m:是一个数组
    b:是一个列表
    n:是列表中的索引
    你需要做的是 m+b[n]
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''    
    ret = 0
    #********** Begin *********#
    ret=m+b[n]
    #********** End **********#
    return ret
# 定义opemul函数
def opemul(m,b,n):
    '''
    参数：
    m:是一个数组
    b:是一个列表
    n:是列表中的索引
    你需要做的是 m*b[n]
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    #********** Begin *********#
    ret=m*b[n]
    #********** End **********#
    return ret

第3关：Numpy 数组的切片与索引

任务描述

本关任务：从数组中选择指定的元素。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：数组的切片与索引。

数组的切片与索引

一维 Numpy数组的切片操作与 Python列表的切片一样。下面首先来定义数字 0``````1``````2 直到 8的数组，然后通过指定下标 3 到7 来选择数组的部分元素，这实际上就是提取数组中值为 3到6 的元素。

In: import numpy as np
In: a = np.arange(9)
In: a[3:7]
Out: array([3,4,5,6])

同时用下标选择元素，下标范围从 0到 7，并且下标每次递增 2，如下所示：

In: a[:7:2]
Out:array([0,2,4,6])

也可以像 Python数组一样，用负值下标来反转数组：

In: a[::-1]
Out: array([8,7,6,5,4,3,2,1,0])

对于二维数组的索引，类似与 Python 数组的列表：

In: a=np.array([[1,2,3],[4,3,2]])
In: a[1][0] 
Out:array([4])
In:a[1,:2]    #获取第1维的前2个元素
Out:array([4, 3])

编程要求

本关的任务是，补全代码，以实现 Numpy数组的索引功能的功能。具体要求如下：

  • 函数接受两个参数，然后返回切片找出的指定元素；
  • 本关的测试样例参见下文；
  • 本关设计的代码文件 ce.py的代码框架如下：
# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义cnmda函数
def ce(a,m,n):
    '''
    参数：
    a:是一个Numpy数组
    m:是第m维数组的索引
    n:第m维数组的前n个元素的索引
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加切片的代码,实现找出多维数组a中第m个数组的前n个元素并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    return ret

测试说明

本关的测试过程如下:

  • 平台运行 step2/cetest.py文件，并以标准输入方式提供测试输入；
  • cetest.py文件调用 ce中的 ce方法，平台获取 cetest.py的输出，然后将其与预期输出作对比，如果一致，则测试通过；否则测试失败。
  • 预处理的数组

[[1,2,3,4,5],[7,8,9,10,11],[12,13,14,15]]

以下是平台对 step2/cetest.py的测试样例：

测试输入：

1；

3；

预期输出：

[7,8,9]

测试输入：

2；

2；

预期输出：

[12,13]

运行代码

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义cnmda函数
def ce(a,m,n):
    '''
    参数：
    a:是一个Numpy数组
    m:是第m维数组的索引
    n:第m维数组的前n个元素的索引
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加切片的代码,实现找出多维数组a中第m个数组的前n个元素 并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=a[m,:n]
    #********** End **********#
    return ret

第4关：Numpy 数组的堆叠

任务描述

本关任务：改变 Numpy数组的形状。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：

  1. 改变数组形状；
  2. 数组的堆叠。
    使用 Numpy，我们可以方便的更改数组的形状，比如使用 reshape()、ravel()、flatten()、transpose() 函数等。
    具体的使用如下：

改变数组形状

reshape()

import numpy as np
In: b = np.arange(24).reshape(2,3,4)
In: b
Out: array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

ravel()

拆解，将多维数组变成一维数组。

In:  b.ravel()
Out: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

flatten()

拉直，其功能与 ravel() 相同，但是 flatten() 返回的是真实的数组，需要分配新的内存空间，而 ravel() 仅仅是改变视图。

In:  b.flatten()
Out: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

shape()

使用元组改变数组形状。

In: b.shape = (6,4)
In: b
out: array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23]])

transpose()

转置。

In: b.transpose()
Out: array([[ 0,  4,  8, 12, 16, 20],
       [ 1,  5,  9, 13, 17, 21],
       [ 2,  6, 10, 14, 18, 22],
       [ 3,  7, 11, 15, 19, 23]])

数组的堆叠

从深度看，数组既可以横向叠放，也可以竖向叠放。因此，我们我们对数组进行堆叠，Numpy 数组对堆叠包含以下几个函数：

首先，创建两个数组。

In: a = np.arange(9).reshape(3,3)
In: a
Out: array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
In: b = a*2
In: b
Out: array([[ 0,  2,  4],
       [ 6,  8, 10],
       [12, 14, 16]])

hstack()

水平叠加。

In: np.hstack((a,b))  # 注意 这里是两层括号
Out: array([[ 0,  1,  2,  0,  2,  4],
       [ 3,  4,  5,  6,  8, 10],
       [ 6,  7,  8, 12, 14, 16]])

vstack()

垂直叠加。

In: np.vstack((a,b))
Out:array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 0,  2,  4],
       [ 6,  8, 10],
       [12, 14, 16]])

dstack()

深度叠加。

In: np.dstack((a,b))
Out: array([[[ 0,  0],
        [ 1,  2],
        [ 2,  4]],
       [[ 3,  6],
        [ 4,  8],
        [ 5, 10]],
       [[ 6, 12],
        [ 7, 14],
        [ 8, 16]]])

编程要求

本关的任务是，补全代码，分别实现 Numpy数组的垂直叠加、水平叠加、深度叠加。具体要求如下：

  • 函数接受两个参数，然后将两个参数进行叠加；
  • 本关的测试样例参见下文；
  • 本关设计的代码文件 manipulation.py的代码框架如下：
# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义varray函数
def  varray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是第二个数组
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的垂直叠加 并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    return ret
# 定义darray函数
def  darray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是第二个数组
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的深度叠加并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    return ret
 # 定义harray函数
def  harray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是第二个数组
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的水平叠加并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    return ret

测试说明

本关的测试过程如下:

  • 平台运行 step3/manipulationtest.py文件，并以标准输入方式提供测试输入；
  • manipulationtest.py文件调用 manipulation中的三个方法，平台获取 manipulationtest.py的输出，然后将其与预期输出作对比，如果一致，则测试通过；否则测试失败。
  • 预处理数组：

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

b = np.array([[3,4,5],[7,8,9]])

以下是平台对 step3/manipulationtest.py的测试样例：

测试输入： v；

预期输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [3 4 5]
 [7 8 9]]

测试输入： d；

预期输出：

[[[1 3]
  [2 4]
  [3 5]]
 [[4 7]
  [5 8]
  [6 9]]]

运行代码

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义varray函数
def  varray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是第二个数组
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的垂直叠加并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.vstack((m,n))
    #********** End **********#
    return ret
# 定义darray函数
def  darray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是第二个数组
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的深度叠加并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.dstack((m,n))
    #********** End **********#
    return ret
 # 定义harray函数
def  harray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是第二个数组
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的水平叠加并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.hstack((m,n))
    #********** End **********#
    return ret

第5关：Numpy 的拆分

任务描述

本关任务：对 Numpy数组进行拆分。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：拆分数组。

使用 Numpy，我们可以方便的对数组进行拆分，比如使用 hsplit()、vsplit()、dsplit()、split() 函数等。

拆分数组

准备数组。

import numpy as np
In: a= np.arange(9).reshape(3,3)
In: a
Out: array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

hsplit()

横向拆分。

In: np.hsplit(a,3)
Out:[array([[0],[3], [6]]), 
    .  array([[1], [4],[7]]), 
       array([[2],[5], [8]])]

vsplit()

纵向拆分。

In: np.vsplit(a,3)
Out: [array([[0, 1, 2]]), array([[3, 4, 5]]), array([[6, 7, 8]])]

dsplit()

深度拆分。

深度拆分要求数组的秩大于等于 3。

c= np.arange(27).reshape(3,3,3)
In: np.dsplit(c,3)
Out:[array([[[ 0],
         [ 3],
         [ 6]],
 
        [[ 9],
         [12],
         [15]],
 
        [[18],
         [21],
         [24]]]), array([[[ 1],
         [ 4],
         [ 7]],
 
        [[10],
         [13],
         [16]],
 
        [[19],
         [22],
         [25]]]), array([[[ 2],
         [ 5],
         [ 8]],
 
        [[11],
         [14],
         [17]],
 
        [[20],
         [23],
         [26]]])]

编程要求

本关的任务是，补全代码，分别实现 Numpy 数组的纵向拆分、横向拆分、深度拆分。具体要求如下：

  • 函数接受一个参数，然后将数组进行拆分；
  • 本关的测试样例参见下文；
  • 本关设计的代码文件 splitarray.py的代码框架如下：
# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义varray函数
def  vsarray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是需要拆分到的维度
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的纵向拆分并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    return ret
   
# 定义hsarray函数
def  hsarray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是需要拆分到的维度
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的水平拆分并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    return ret
 # 定义dsarray函数
def  dsarray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是需要拆分到的维度
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的深度拆分并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    #********** End **********#
    return ret

测试说明

本关的测试过程如下:

  • 平台运行 step5/splitarraytest.py文件，并以标准输入方式提供测试输入；

-splitarraytest.py文件调用 splitarray中的三个方法方法，平台获取 splitarraytest.py的输出，然后将其与预期输出作对比，如果一致，则测试通过；否则测试失败。

  • 预处理数组：

a= np.arange(9).reshape(3,3)

c = np.arange(27).reshape(3,3,3)

以下是平台对 step4/splitarraytest.py的测试样例：

测试输入： v；

预期输出： [array([[0, 1, 2]]), array([[3, 4, 5]]), array([[6, 7, 8]])]

测试输入： h；

预期输出： [array([[0],[3],[6]]), array([[1],[4],[7]]), array([[2],[5],[8]])]

运行代码

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义varray函数
def  vsarray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是需要拆分到的维度
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的纵向拆分并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.vsplit(m,n)
    #********** End **********#
    return ret
# 定义darray函数
def  dsarray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是需要拆分到的维度
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的深度拆分并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.dsplit(m,n)
    #********** End **********#
    return ret
 # 定义harray函数
def  hsarray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是需要拆分到的维度
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的水平拆分并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.hsplit(m,n)
    #********** End **********#
    return ret


文章标签：
Python
索引
关键词：
Python Numpy
NumPy python
NumPy初体验
Python初体验
aliyun7652621635-14532
目录
相关文章
东方睿赢
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界：Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程，以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据，为决策提供支持。
东方睿赢
26 2
土木林森
|
17天前
|
存储 数据处理 Python
Python科学计算：NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第27天】在科学计算和数据分析领域，Python凭借简洁的语法和强大的库支持广受欢迎。NumPy和SciPy作为Python科学计算的两大基石，提供了高效的数据处理和分析工具。NumPy的核心功能是N维数组对象（ndarray），支持高效的大型数据集操作；SciPy则在此基础上提供了线性代数、信号处理、优化和统计分析等多种科学计算工具。结合使用NumPy和SciPy，可以显著提升数据处理和分析的效率，使Python成为科学计算和数据分析的首选语言。
土木林森
27 3
东方睿赢
|
19天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括：导入所需库（如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`）
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括：导入所需库（如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`），加载历史数据，计算均线和其他技术指标，实现交易逻辑，记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
东方睿赢
39 5
土木林森
|
18天前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
Python科学计算：NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第26天】NumPy和SciPy是Python科学计算领域的两大核心库。NumPy提供高效的多维数组对象和丰富的数学函数，而SciPy则在此基础上提供了更多高级的科学计算功能，如数值积分、优化和统计等。两者结合使Python在科学计算中具有极高的效率和广泛的应用。
土木林森
33 2
Hoshiᅟᅠ
|
1月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 大数据
【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧2
【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
Hoshiᅟᅠ
69 10
郑小健
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
探索Python科学计算的边界：NumPy、Pandas与SciPy在大规模数据分析中的高级应用
【10月更文挑战第5天】随着数据科学和机器学习领域的快速发展，处理大规模数据集的能力变得至关重要。Python凭借其强大的生态系统，尤其是NumPy、Pandas和SciPy等库的支持，在这个领域占据了重要地位。本文将深入探讨这些库如何帮助科学家和工程师高效地进行数据分析，并通过实际案例来展示它们的一些高级应用。
郑小健
49 0
探索Python科学计算的边界：NumPy、Pandas与SciPy在大规模数据分析中的高级应用
Hoshiᅟᅠ
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python篇】深度探索NumPy（下篇）：从科学计算到机器学习的高效实战技巧1
【Python篇】深度探索NumPy（下篇）：从科学计算到机器学习的高效实战技巧
Hoshiᅟᅠ
51 5
Hoshiᅟᅠ
|
1月前
|
索引 Python
【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1
【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
Hoshiᅟᅠ
87 4
Hoshiᅟᅠ
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【Python篇】深度探索NumPy（下篇）：从科学计算到机器学习的高效实战技巧2
【Python篇】深度探索NumPy（下篇）：从科学计算到机器学习的高效实战技巧
Hoshiᅟᅠ
39 1
龙大吉
|
1月前
|
数据采集 数据挖掘 API
Python数据分析加速器：深度挖掘Pandas与NumPy的高级功能
在Python数据分析的世界里，Pandas和NumPy无疑是两颗璀璨的明星，它们为数据科学家和工程师提供了强大而灵活的工具集，用于处理、分析和探索数据。今天，我们将一起深入探索这两个库的高级功能，看看它们如何成为数据分析的加速器。
龙大吉
40 1

热门文章

最新文章

  • 1
    NumPy 中的线性代数
  • 2
    03 numpy 修改形状、数组运算、广播
  • 3
    处理 NumPy 矩阵和 ufunc
  • 4
    掌握 NumPy 常用函数
  • 5
    pyhon/numpy/pandas(十二)-xml
  • 6
    NumPy Beginner's Guide 2e 带注释源码 七、NumPy 特殊例程
  • 7
    UBUNTU上安装numpy
  • 8
    NumPy 特殊数组与通用函数
  • 9
    NumPy Beginner's Guide 2e 带注释源码 九、使用 Matplotlib 绘图
  • 10
    NumPy在数据分析中的核心应用
  • 1
    利用 python 分析基金，合理分析数据让赚钱赢在起跑线！(1)
    59
  • 2
    Python中return和yield的区别，面试官不讲武德
    50
  • 3
    python函数参数的传递、带星号参数的传递，2024年大厂Python高级面试题分享
    44
  • 4
    实时计算 Flink版产品使用合集之怎么热加载Java和Python的UDF
    76
  • 5
    学会Python自动制作Word，将看到一个5天4位数的赚钱机会
    44
  • 6
    使用Python和Twilio通过短信通知主持视频办公时间。
    37
  • 7
    Python 中下划线的 6 个作用(1)，【干货】
    47
  • 8
    vscode打造舒适的python开发环境
    83
  • 9
    Python----matplotlib库
    65
  • 10
    使用Python实现深度学习模型：生成对抗网络（GAN）
    142

    • 相关课程

    更多
  • Python Web开发基础
  • Python爬虫实战
  • Python开发基础入门
  • Python常用数据科学库
  • Python网络爬虫实战
  • Python完全自学手册图文教程

    • 相关电子书

    更多
  • From Python Scikit-Learn to Sc
  • Data Pre-Processing in Python:
  • 双剑合璧-Python和大数据计算平台的结合

    • 相关实验场景

    更多
  • Python新手入门
  • Python入门
  • Python选择及循环结构
  • Python新手入门（Anolis OS）
  • Python网络通信程序典型应用

    • 推荐镜像

    更多
  • python-release
  • nodejs-release
  • golang
    • 下一篇
    阿里云OSS设置跨域访问