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python学习Numpy基础,数据分析 day04.zip
数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:35:56
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数据分析
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python学习Numpy基础,数据分析 day03.zip
数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:35:52
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数据分析
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python学习Numpy基础,数据分析 day02.zip
数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:35:45
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数据分析
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python学习Numpy基础,数据分析 day01.zip
数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:32:57
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数据分析
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10G的python数据分析与挖掘实战学习视频
内容概要:10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频,包括了Python3数据科学入门与实战,大数据入门到实战篇(Hadoop2.80),Python3实战Spark大数据分析及调度,数据分析与数据挖掘高级实战案例 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员 能学到什么:Python3数据科学入门与实战,大数据入门到实战篇(Hadoop2.80),Python3实战Spark大数据分析及调度,数据分析与数据挖掘高级实战案例 阅读建议:10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频,包括了Python3数据科学入门与实战,大数据入门到实战篇(Hadoop2.80),Python3实战Spark大数据分析及调度,数据分析与数据挖掘高级实战案例。
2024-01-18 14:27:38
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