使用pandas和numpy实现的knn，包括了基于matplotlib的数据可视化，决策边界可视化等，喜欢研究机器学习原理的小伙伴们来下载哟～～～ 使用jupyter-notebook或者jupyter-lab玩耍哟～～～

万事开头难，弄好环境才能开始啊

第一章：数据清洗常用工具1.numpy常用数据结构常用清洗工具：numpy常用数据结构：Numpy常用方法数组访问方法练习（jupyter）代码下面是结果2.Numpy常用数据清洗函数数据的排序数据的搜索练习（jupyter）代码下面是结果3.Pandas常用数据结构series和dataframeseriesdataframe常用方法练习（jupyter）代码下面是结果 1.numpy常用数据结构 常用清洗工具： 目前在Python中, numpy和pandas是最主流的工具 Numpy中的向量化运算使得数据处理变得高效 Pandas提供了大量数据清洗的高效方法 在Python中，尽可能多的

说谎者 SO2，SE2，SO3和SE3矩阵Lie组的Python实现使用numpy或PyTorch。 安装 要进行安装，请cd进入存储库目录（带有setup.py目录）并运行： pip install . 或者 pip install -e . -e标志告诉pip就地安装软件包，这使您可以更改代码而不必每次都重新安装。 不要在共享工作站上执行此操作！ 测验 确保已pytest安装在系统上，或者使用安装conda install pytest或pip install pytest 。 然后在存储库目录中运行pytest 。 用法 可通过liegroups.numpy和liegroups.torch子包来访问Numpy和liegroups.numpy实现。 默认情况下，numpy实现可通过顶级程序包使用。 使用类似的方法访问numpy实现 from liegroups import S

使用python的numpy库实现了Vibe与Vibe+运动目标检测，效果与C++实现相同，加速了运行速度

numpy库使用教程pdf版（python）

用NumPy和Pandas做数据分析实战

pycharm第三方安装库环境，好不容易下载下来了，供大家使用。 numpy 1.18.1 python 3.8 windows 64-bit

主要介绍了Python基于numpy模块实现回归预测,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

《Numpy 中文用户指南》