Python-科学计算库01-NumPy常用功能（附，官方NumPy-Basics表格）

最新推荐文章于 2025-11-25 10:31:53 发布
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Kaggle离职员工分析
QQi_coding的博客
06-23 5584
摘要：使用kaggle公开数据为数据源，使用Pyecharts分析员工离职情况。针对优秀员工， 使用决策树、随机森林 探索影响员工离职的主要因素 ，结果显示，主要因素为工作年限、员工满意度、月平均工作时长、最近一次评估结果、参与项目数量；又分别使用朴素贝叶斯和SVM模型 预测员工是否离职，其中随机森林预测准确度最高，AUC值可以达到99.05%，SVM模型次之，AUC值为97.43%。 针对最低留存率工作年限的员工， 使用逻辑回归模型 分析最低留存率工作年限（第五年）员工离职的主要驱动力 。结果显示，延长平
1.Python数据分析与应用——NumPy数值计算基础
qq_44691784的博客
01-06 466
1、创建数组对象 #numpy 基础 import numpy as np x=np.array([1,2,3,4]) print(x) #列表相加 y=[1,2,3,4]+[-1,-2,-3,-4] print(y) #数组相加 a=np.array([1,2,3,4]) b=np.array([-1,-2,-3,-4]) z=a+b print(z) [1 2 3 4] [1, 2, 3, ...
学习笔记(01):人工智能基础—Numpy科学计算库- 类型和属性
zengbo_01的博客
03-10 155
Numpy 是 Python 生态中最受欢迎的科学计算包，它所定义的数据组织结构，事实上已经成为所有数据处理模块、机器学习模块与2D/3D数据展示模块的标准数据结构了。本课程以 NumPy 为纲，穿插介绍了SciPy / Matplotlib / OpenCV / OpenGL 等Python热门领域的工具包，重在培养实战能力和综合应用能力。...
科学计算库（一）time
凡心所向.AI
08-20 392
导入模块 import time 不常用但会看到的几个方法 time.altzone() 返回格林威治西部的夏令时地区的偏移秒数。往东是负数 time.asctime([time_tuple]) 接收时间元组，返回可读形式的日期字符串，不传参数默认是当前时间 格式：Tue Aug 20 09:54:50 2019 time.ctime([time_stamp]) 接收时间戳，返回可读形式...
机器学习科学计算库以及算法篇.rar
02-28
了解机器学习定义以及应用场景 掌握机器学习基础环境的安装和使用 掌握利用常用的科学计算库对数据进行分析 掌握机器学习常见算法原理 应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用， 结合场景解决实际问题
NUMPY与SCIPY的简介
03-29
Numpy和Scipy是python实现机器学习的利器，这篇21页的文档对它们进行了简介。
python----数值计算Numpy
2401_86517033的博客
07-17 219
书籍：网站：一、np数组。
01神经网络和深度学习-Python-Basics-With-Numpy-第二周编程作业1
Some.
08-22 490
#coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage from lr_utils import load_dataset def sigmoi...
python数学库numpy_numpy-1.11.2 Python常用的数学计算库 - 下载 - 搜珍网
weixin_39593340的博客
12-10 220
numpy-1.11.2\THANKS.txtnumpy-1.11.2\setup.pynumpy-1.11.2\INSTALL.rst.txtnumpy-1.11.2\PKG-INFOnumpy-1.11.2\site.cfg.examplenumpy-1.11.2\MANIFEST.innumpy-1.11.2\LICENSE.txtnumpy-1.11.2\tools\swig\README...
《DeepLearning-吴恩达》Python Basics with numpy
一桩事先张扬的梦
10-26 438
Python Basics with numpyBuilding basic functions with numpySigmoid function,np.exp()Sigmoid gradientReshaping arraysNormalizing rowsBroadcasting and the softmax functionVectorizationImplement the L1 and L2 loss functions This exercise gives you a brief int
Course1week2--Python Basics with numpy--调试心得
qq_33292662的博客
01-17 170
——————————————————以下是调试心得———————————————————————— -编辑时间 1/17/2019 -注意numpy基础函数的运用，即使使用tensorflow，keras框架，某些功能依然可以在算法中起到作用，例如 time模块，类似于单片机中的简化算法调试工作。 def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) ret...
python-basics
04-01
最后，Python有一个强大的社区和丰富的第三方库，如NumPy用于科学计算，Pandas用于数据分析，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，以及Django和Flask等Web框架，它们极大地扩展了Python的功能。 在“python-basics-...
Numpy_Python_Cheat_Sheet=NumPy Basics
09-28
NumPy是Python中科学计算的核心库，它提供了高性能的多维数组对象以及与这些数组相关的工具。对于数据科学家、研究人员及工程师来说，掌握NumPy的基本操作至关重要。通过NumPy，用户可以高效地处理大量数值数据，...
[Python]（ jupyter notebook）查询路径, 添加路径, 路径拼接, os模块
QQi_coding的博客
05-05 8844
查询路径 #查询存储位置, 绝对路径的规范写法 import os print(os.path.abspath(’.’)) # 得到当前文件所在目录的绝对路径 print(os.path.abspath(r’…’)) # 得到当前文件所在目录的上一级目录的绝对路径 #获取当前文件的路径, __file__为当前文件 import os os.path.abspath(‘file’) #获得某个路径...
ImportError cannot import name DecisionTreeClassifier
QQi_coding的博客
05-17 5922
因为在Anaconda更新了模块，再次使用jupyter运行代码，多个包/方法出现无法调用/名字不存在的问题。 最终明确这是模块版本问题。 无法调用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier，是因为sklearn新版本删除了，所以无法调用，安装以前的版本就可以调用了。 #查看python位置 (base) C:\Users\fengc>where python C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe C:\Users\fengc\AppD
互联网教育-用户分析案例（驱动力分析&学员画像）
QQi_coding的博客
06-15 3569
互联网教育-用户数据案例分析 本文以年平均购买课程数为核心指标，清洗数据后使用Tableau对学员人口学特征及学习行为特征进行分析。使用多元线性回归方程分析用户购买驱动力，结果发现高粘性用户_yes、最后上课日期数值越大，课平均作业提交数、年平均优秀学员数对结果影响显著，从课程开发阶段，课程进行阶段，课程结束后三个阶段结合用户生命周期进行分析，提出对应运营策略。使用Kmeans聚类得到5类用户，根据用户学习行为特点，总结用户痛点，从用户获取，用户激活，用户召回三方面进行分析，给出相应的运营策略建议。
用户定向拉新及拉新策略建议
QQi_coding的博客
06-23 1372
寻找定向拉新用户及拉新策略建议 问题分析：运营部门想在下周做一次定向拉新的测试（试点：Frog青旅酒店，位于杭州），请数据分析帮助运营同事完成此次定向拉新。 分析思路：基于LBS数据找到定向拉新的用户，并基于用户特征设计拉新策略。 一、寻找青旅酒店潜在用户 读取数据，分类变量转换为哑变量，选取’tenure’,‘MonthlyCharges’,'FrequentTraveler_Yes’作为特征向量。 近邻检索前将数据标准化，创建一个NearestNeighbors对象，按照欧几里得距离寻找特点点周围2个
YOLO 训练车牌定位模型 + OpenCV C++ 部署完整步骤
最新发布
西部秋虫的博客
11-25 383
本文详细介绍了使用YOLOv8训练车牌定位模型并通过OpenCV C++部署的完整流程。主要内容包括：1）数据集准备与标注，使用LabelImg工具生成YOLO格式数据；2）YOLOv8模型训练，重点参数配置和模型优化；3）模型转换为ONNX格式以适应OpenCV DNN模块；4）C++部署实现，包括VS环境配置、预处理、推理和后处理代码详解。整个过程从数据采集到最终部署，提供了关键参数设置和常见问题解决方案，实现高效准确的车牌检测系统。
NumPy用户指南：科学计算与多维数组操作入门
NumPy（Numerical Python）是 Python 中用于科学计算的核心库，提供了强大的多维数组对象（ndarray），支持高效的数值运算，并集成了大量数学、逻辑、线性代数、傅里叶变换、排序、输入输出等操作功能。文档从基础...
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