python科学计算

python学习之路--数据分析利器pandas(上)

pandas的实用性相信不用我多说，大家都知道其厉害之处，无论是《利用python进行数据分析》，还是《python科学计算与数据分析》等等书籍都花了很大篇幅去介绍它的功能。
小文的数据之旅·2019-03-21 16:42

python科学计算性能篇

数组函数计算对于如下公式及大数组a，我们有两种方式高速计算。方法一：Numpy向量化技术importnumpyasnpI=500000a_np=np.arange(I)deff1(a):return(np.abs(np.cos(a)))**0.5+np.sin(2+3*a)b=f4(a_np)print(b[:5])output:[1.90929743-0.223871691.63445269-0
水木本源·2019-03-21 11:57

python科学计算性能篇

数组函数计算对于如下公式及大数组a，我们有两种方式高速计算。方法一：Numpy向量化技术importnumpyasnpI=500000a_np=np.arange(I)deff1(a):return(np.abs(np.cos(a)))**0.5+np.sin(2+3*a)b=f4(a_np)print(b[:5])output:[1.90929743-0.223871691.63445269-0
水木本源·2019-03-21 11:57

使用python实现图像的简单变换，如灰度变换、直方图均衡化、高斯滤波变换

1.2NumpyNumpy是非常有名的Python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等）以及线性代数函数。Numpy
CRUSH_BUDS·2019-03-06 21:19

数据分析 PyDay05

第九章IPython科学计算库（有点像是py标准库的升级，更具有方向性，很多优点）IPython壳基础自动补全可以通过按下Tab键，搜索命名空间内的对象，并自动补全正在输入的字符。
DanBo_C·2019-02-02 20:22

python 语言精要

Python科学计算更趋向于使用IPython（一种加强的交互式Python解释器）。
死亡叹息·2019-02-02 18:37

黑马数据分析 Numpy

什么是numpynumpy基础numpy常用方法numpy常用统计方法案例和总结什么是numpy一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型
开开心心 everyday·2019-01-30 20:17

01-什么是numpy？

NumPy（NumericalPython的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。
大不了转身就跑·2019-01-20 23:36

Python科学计算库-Numpy学习笔记

importnumpynp=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])print(np[:,1])#":"表示所有的行，"1"表示第二列print(np[:,0:2])print("------------------------------------------------")np1=numpy.array([1,2,3,4,5,6])equal=(np1==
python机器学习学习笔记·2019-01-14 20:03

Numpy之ndarry

列表：数据类型可以不同e.g.3.14,‘pi’,’3.141’,[3.141,3.14]数组：数据类型相同e.g.3.14,3.141,3.134,3.12Numpy是一个开源的python科学计算基础库
木子兜兜·2018-12-30 19:52

读书计划 - 数据分析实战45讲 | 04丨Python科学计算：用NumPy快速处理数据 20181226

一，什么是Numpy它不仅是Python中使用最多的第三方库，而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。我上次讲到了Python数组结构中的列表list，它实际上相当于一个数组的结构。而NumPy中一个关键数据类型就是关于数组的，那为什么还存在这样一个第三方的数组
嘟嘟噜噜可·2018-12-26 18:26

python科学计算库numpy基础

NumPy（NumericalPython的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。
路易三十六·2018-12-19 16:26

numpy

自学整理记录，大神见笑为什么学习numpy快速方便科学计算的基础库什么是numpy一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算导包
岑洋·2018-12-11 15:56

Numpy学习:《Python数据分析基础教程NumPy学习指南第2版》中文PDF+英文PDF+代码

NumPy是一个优秀的科学计算库，提供了很多实用的数学函数、强大的多维数组对象和优异的计算性能，不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能，而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分
pythonstudy13·2018-11-19 23:00

Python 三维可视化笔记1 -- TVTK库

Python三维可视化笔记1–TVTK库Python三维可视化系列笔记是笔者在学习黄天羽老师的《Python科学计算三维可视化》课程及笔者实践三维可视化的笔记。
Wang_Jiankun·2018-11-11 09:10

Python科学计算库-Numpy

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级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，也是学习python必学的一个库。1.读取文件numpy.genfromtxt()用于读取txt文件，其中传入的参数依次为：需要读取的txt文件位置，此处文件与程序位于同一目录下分割的标记转换类型，如果文件中既有文本类型也有数字类型，就先转成文本类型help(numpy.genf
知晓的老巢·2018-11-05 17:00

spyder的学习及使用（一）

一、numpy、scipy、matplotlib、pandas1.numpynumpy是python科学计算中的基础包之一，它的功能包括多维数组、高级数学函数（比如线性代数运算和傅里叶变换），以及为随机生成器
IMWTJ·2018-10-24 15:53

使用python学习数学建模

（听说学习数学建模是最快的数学入门方式……）以此为平台，记录一个小白的python科学计算+数学建模的学习历程，欢迎大家来喷。————我是分割线————首先，记录学习工具。
Leonado_Peng·2018-09-21 15:05

python 科学计算(一)

原文地址为：python科学计算(一)使用python的科学计算库，达到快速计算的效果。标准的Python中用列表(list)保存一组值，可以当作数组使用。
kkwant·2018-09-21 01:44

【A-003】python数据分析与机器学习实战 Python科学计算库 Pandas数据分析处理库（三）Series数据结构

Pandas的数据结构Pandas的Series是Numpy的数组（array）的升级版，Numpy只能使用整数来所索引，但是Series还可以使用字符串来索引，还能使用混合的数据类型和NaN来表示缺失值，一个Series对象可以包含以下几种数据类型：float–表示字符串数值int–表示整型数值bool–表示布尔值datetime64[ns]–表示日期和时间（不带时区）datetime64[ns
skyHdd·2018-09-04 12:39

Python 科学计算库 Numpy 小结

阅读更多Python科学计算库Numpy小结（本文来自本人公众号）NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级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。
于佳磊·2018-08-22 17:00

matplotlib教程——matplotlib的软件架构

matplotlib是基于Python的绘图库，广泛用于Python科学计算界。它完整支持二维绘图以及部分支持三维绘图。该绘图库致力于能适应广泛的用户需求。它可以根据所选的用户接口工具来嵌入绘图算法。
LoveMIss-Y·2018-08-07 15:37

零基础机器学习笔记（1）：Anaconda和TensorFlow的安装

计算机配置win7/64,python3.6Python学习推荐谷歌开发者python课程（强烈推荐视觉学习者学习，油管网站）：http://suo.im/toMzqPython科学计算入门：http:
kickss·2018-08-05 17:31

Numpy入门

2018年7月23日笔记0.学习内容：Python科学计算库：Numpy需要掌握的知识：1.Numpy简介；2.Numpy程序包；3.简单的Numpy程序；4.为什么使用Numpy;5.Numpy是什么
潇洒坤·2018-08-03 17:21

使用matplotlib绘图库的pyplot快速绘图

使用matplotlib绘图库的pyplot快速绘图matplotlib是Python最常用的绘图库，在结果或数据可视化中常用pyplot实现快速绘图，下面参考张若愚主编的Python科学计算（第2版）
mathlmj·2018-08-03 12:38

小蛇学python（16）numpy高阶用法

但是精通面向数组的编程和思维方式是成为python科学计算牛人的关键一步。而且使用numpy的代码往往比普通数组要快，因为数组运算一般都比纯python循环要快得多。
跌跌撞撞小红豆·2018-07-12 15:17

numpy-PDL-Pandas

NumPy是一个开源的Python科学计算基础库提供了一个强大的N维数组对象nadrray广播功能函数（用来在数组之间进行计算）整合C/C++/Fortran代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
rubbish_hama·2018-07-06 16:51

Python TVTK 库报错的解决方法

PythonTVTK库是在Python科学计算与三维可视化中应用很广泛的一个库，因此安装过程中出现问题也是很麻烦的。
10o0De1ta·2018-05-19 14:45

NumPy学习小结

NumPy（NumerimalPython的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数据和矩阵。
莹镜春鸣·2018-05-07 18:00

keras 入门上

安装Keras使用Keras前还需要安装Numpy、Scipy等Python包，建议直接安装Python科学计算环境Anaconda，一步到位。
gqixl·2018-04-26 17:17

【机器学习】--Python机器学习库之Numpy

一、前述NumPy（NumericalPython的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。
L先生AI课堂·2018-04-06 20:00

1.1 Python科学计算生态

1.1.1为什么使用python1.1.1.1科学家的需求获取数据（模拟、实验控制）操作和处理数据可视化结果、快速理解、绘制高质量图片，可用于报告或者出版。1.1.1.2python的优点不需要重新发明轮子：包含一系列丰富的数值计算、画图、数据处理的工具集合。我们不需要重新编写代码来勾画曲线，不需要重新编码傅里叶变换和拟合函数。一切都是现成的，可调用的。易于学习：对于很多问题，不需要太多的学习成本
快乐的小飞熊·2018-03-29 13:39

python中list、array、matrix之间的基本区别

python科学计算包的基础是numpy,里面的array类型经常遇到.一开始可能把这个array和python内建的列表(list)混淆,这里简单总结一下列表(list),多维数组(np.ndarray
IT界的小小小学生·2018-03-20 14:13

70个NumPy分级练习：用Python一举搞定机器学习矩阵运算

翻译|人工智能头条参与|王柯凝责编|suisui【AI科技大本营导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具
AI科技大本营·2018-03-01 17:42

Python 机器学习 Scikit-learn 完全入门指南

SciPy是一个开源的Python科学计算库，其中涵盖了科学计算中的各种工具，包括统计、积分、插值、最优化，图像处理等等。SciPy可以与NumPy合作，高效地进行矩阵计算。
GitChat技术杂谈·2018-02-28 00:00

Numpy入门知识整理

Numpy是Python科学计算的核心库，本教程简单介绍了Numpy的基本操作。
死鱼喜欢猫·2018-02-25 14:19

Python科学计算包numpy用法实例详解

本文实例讲述了Python科学计算包numpy用法。
cskchenshengkun·2018-02-08 14:08

放弃MATLAB！简述winpython为什么比MATLAB更方便

[转自：https://www.cnblogs.com/starimpact/p/3526146.html]费了几天功夫，终于将Python科学计算工具winpython给熟悉了个大概，基本满足自己的需要了
coolfishbone_joey·2018-01-31 14:42

Python科学计算发行版—Anaconda

anaconda的镜像：https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/下载地址：https://mirrors-wan.geekpie.org/anaconda/archive/，分别2.7的版本（anaconda2）和3.4版本（anaconda3）Canopy和Anaconda是公司推的，带免费版和商业版/插件。这两款发行版也牵扯到一个人，那就是Travis
thirsd·2018-01-27 02:22

利用scipy, seaborn 做假设检验，回归分析

/wizardforcel/scipy-lecture-notes/129877In[1]:%matplotlibinlineimportnumpyasnp作者:GaëlVaroquaux必要条件标准Python
reachHigher·2018-01-15 15:27

numpys使用(摘自微信公众号)

Python科学计算库Numpy小结http://mp.weixin.qq.com/s/DRbVXZVG9PrMEALOQc7ITwPython看一个库NumPy。
碎玉长青·2018-01-07 15:57

python科学计算库Sympy指南

SymPy是Python的数学符号计算库，用它可以进行数学公式的符号推导安装不介绍了官方文档这里还是建议使用anacondafromsympyimport*init_printing(use_unicode=True)x,y=symbols('xy')#用符号代表变量，多个变量可以空格，可以逗号隔开。expr=x+2*yexpanded_expr=expand(x*expr)#expand展开fa
polarislove1113·2017-12-18 23:14

Windows下深度学习平台Keras环境搭建【CPU版】

首先安装Anaconda环境（python科学计算集成环境），推荐版本：Anacon
King_HAW·2017-12-16 21:28

python科学计算——数据可视化(Matplotlib)

写在前面Matplotlib提供了大量实现数据可视化功能的模块，采用面向对象进行封装，在编写大型应用时通过面向对象方式将更加有效，这里只是对matplotlib的一些简单功能进行总结，需要更高级别的应用时，请多参考官方说明。pyplot绘图模块matplotlib的pyplot模块提供了与Matlab类似的绘图闲数调用接口，方便用户快速绘制二维图表。先看一个比较简单的例子，绘制正弦和余弦函数图像。
NeverMore_7·2017-12-16 13:15

numpy操作

numpy是numericalPython的简称，是Python科学计算的核心包，其强大的科学计算能力在很多高级包中得到应用，pandas就是基于numpy的一种工具包。
_我和你一样·2017-12-11 02:05

Anaconda(Python科学计算环境)教程

简明版本输入condalist来看所有安装时自带的Python扩展。安装扩展condainstallxxx.如果需要指定版本，也可以直接用[package-name]=x.x用conda创建一个名叫python2的版本为python2.7的环境。condacreate-npython2python=2.7这样就会在Anaconda安装目录下的envs目录下创建python2这个目录。详细版本Cre
doublehhcc·2017-12-08 12:35

Python 科学计算常用工具

其中有几个常用的扩展非常实用，已经成为了Python科学计算名副其实的代名词。
Leoshi·2017-12-06 03:16

Tensorflow在Windows下的安装+各种错误解决

采用的是Anaconda安装方式（Anaconda是python科学计算的集成）很多人不知道这个东西的意义：介绍：Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux,Mac,Windows
董公子·2017-12-05 20:25

机器学习--Logistic Regression(scikit-learn_ 预测疝气病症病马死亡率问题)

学习回顾：认识sklearn：scikit-learn，Python库之一，Scipy（ScientificPython，Python科学计算）工具集的一部分，该库整合了多种机器学习算法，因此可用scikit-learn
proplume·2017-12-03 21:00

Python科学计算库Numpy里meshgrid用法及矩阵向量合并问题

一、meshgrid的作用首先，meshgrid的作用是将两个向量进行横向纵向扩张>>>importnumpyasnp>>>x=np.arange(-1,3)>>>xarray([-1,0,1,2])>>>y=np.array([7,8,9])>>>yarray([7,8,9])>>>xe,ye=np.meshgrid(x,y)>>>xearray([[-1,0,1,2],[-1,0,1,2],[
Young_win·2017-11-14 18:47
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