随笔分类 - 语言-python-numpy
摘要：Numpy使用Matplotlib实现可视化绘图 可以直接将Numpy的数组传给Matplotlib实现可视化绘图： 曲线图 饼图 柱状图 直方图 1. 绘制正弦曲线 2. 绘制饼图 3. 柱状图 4. 直方图
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摘要：Numpy实现多项式曲线拟合 这里可以对比matlab中的拟合方式看看matlab拟合函数的三种方法，和第一种方式很像 问题定义：对于一堆数据点(x, y)，能否只根据这些数据，找出一个函数，使得函数画出来的曲线和原始数据曲线尽量匹配？ 多项式拟合问题：任何可微连续的函数，都可以用一个N次多项式来估
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摘要：Numpy求解线性方程组 对于Ax=b，已知A和b，怎么算出x? 1. 引入包 2. 求解 验证
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摘要：Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同，分为以下乘法： 数字与一维/二维数组相乘； 一维数组与一维数组相乘； 二维数组与一维数组相乘； 二维数组与二维数组相乘； numpy有以下乘法函数： *符号或者np.multiply：逐元素乘法，对应位置的元素相乘，要求shape相同 @符号
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摘要：Numpy怎样对数组排序 Numpy给数组排序的三个方法： numpy.sort：返回排序后数组的拷贝 array.sort：原地排序数组而不是返回拷贝 numpy.argsort：间接排序，返回的是排序后的数字索引 3个方法都支持一个参数kind，可以是以下一个值： quicksort：快速排序，
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摘要：Numpy实现K折交叉验证的数据划分 本实例使用Numpy的数组切片语法，实现了K折交叉验证的数据划分 背景：K折交叉验证 为什么需要这个？在机器学习中，因为如下原因，使用K折交叉验证能更好评估模型效果： 样本量不充足，划分了训练集和测试集后，训练数据更少； 训练集和测试集的不同划分，可能会导致不同
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摘要：Numpy非常重要有用的数组合并操作 背景：在给机器学习准备数据的过程中，经常需要进行不同来源的数据合并的操作。 两类场景： 给已有的数据添加多行，比如增添一些样本数据进去； 给已有的数据添加多列，比如增添一些特征进去； 以下操作均可以实现数组合并： np.concatenate(array_lis
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摘要：Numpy怎样给数组增加一个维度 背景：很多数据计算都是二维或三维的，对于一维的数据输入为了形状匹配，经常需升维变成二维 需要：在不改变数据的情况下，添加数组维度；（注意观察这个例子，维度变了，但数据不变）原始数组：一维数组arr=[1,2,3,4]，其shape是(4, )，取值分别为arr[0]
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摘要：Numpy计算数组中满足条件元素个数 需求：有一个非常大的数组比如1亿个数字，求出里面数字小于5000的数字数目 1. 使用numpy的random模块生成1亿个数字 2. 使用Python原生语法实现 3. 使用numpy的向量化操作实现 4. 对比下时间
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摘要：Numpy的数学统计函数 本节内容： 1、Numpy有哪些数学统计函数： 函数名说明 np.sum 所有元素的和 np.prod 所有元素的乘积 np.cumsum 元素的累积加和 np.cumprod 元素的累积乘积 np.min 最小值 np.max 最大值 np.percentile 0-10
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摘要：Numpy常用random下的随机函数汇总 官方文档地址：https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/routines.random.html 1. rand(d0, d1, ..., dn) 返回数据在[0, 1)之间，具有均匀分布 2. r
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摘要：Numpy对数组按索引查询 三种索引方法： 基础索引 神奇索引 布尔索引 基础索引 一维数组 和Python的List一样 二维数组 注意：切片的修改会修改原来的数组 原因：Numpy经常要处理大数组，避免每次都复制 神奇索引 其实就是：用整数数组进行的索引，叫神奇索引 数组中的整数就是索引值，如何
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摘要：Numpy的核心array对象以及创建array的方法 array对象的背景： Numpy的核心数据结构，就叫做array就是数组，array对象可以是一维数组，也可以是多维数组； Python的List也可以实现相同的功能，但是array比List的优点在于性能好、包含数组元数据信息、大量的便捷函
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摘要：numpy是什么？为什么使用numpy 使用numpy库与原生python用于数组计算性能对比
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