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机器学习实验演示 - 03. 数组访问和转换
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NumPy (Numerical Python) 是 Python 的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比 Python 自身的嵌套列表结构要高效的多,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个使用 Python 实现的工具库,包括:1、一个 N 维 Array 数组;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合 C/C++ 和 Fortran 代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。NumPy 提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织用其处理一些本来使用 C++,Fortran 或 Matlab 等所做的任务。 本实验将对 NumPy 的知识点做一个系统的回顾,并用具体的例子来进行说明。包括::Array 数组的创建、数据变换、广播机制、算术运算、数理统计、索引访问、线性代数、保存和加载等。通过完成本实验操作,你将学会如何使用 NumPy 来进行科学计算,从而对更加复杂的数据分析和处理打下基础。 个人用户获取视频内相关代码与数据集,请访问企业网站,扫描【知识微店(个人用户)】关注或订阅。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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