秘籍 乐趣scikits numpy
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
读书报告 在本次的学习中，我深入研究了NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib这几个Python库。这些库在数据处理、科学计算和可视化方面发挥着重要作用。 首先，我学习了这些库的基本函数用法。NumPy提供了强大的数组处理功能，如创建数组、进行数组运算以及利用数组进行数据分析。Sc ......
使用Numpy实现手写数字识别
1 概要 用 Python 语言在只使用 Numpy 库的前提下，完成一个全连接网络的搭建和训练。 2 实现代码 2.1 环境设置 创建 Python 3.8.16 的虚拟环境，激活并执行python -m pip install numpy==1.18.5 tensorflow-gpu==2.3. ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告07
numpy库常用的创建数组（ndarray类型） 使用实例： import numpy as np a = np.ones((4,5)) #创建一个4行5列全是1的数组 print(a) 输出为： [[1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] ......
numpy 读书报告
numpy 库常见函数的介绍 <1>. numpy创建数组 1. 从已有数据中创建数组 a. 将列表转换成 ndarray： import numpy as np ls1 = [10, 42, 0, -17, 30] nd1 =np.array(ls1) print(nd1) print(type( ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
Numpy: 基础的数学计算模块，以矩阵为主,纯数学。 SciPy: 基于Numpy，提供方法(函数库)直接计算结果，封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。 Pandas: 提供了一套名为DataFrame ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告：
1、基本函数用法 Numpy: 基础的数学计算模块，来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。 Scipy： 方便、 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 LASSO回归
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归模型一般都是用英文缩写表示，硬要翻译的话，可翻译为 最小绝对收缩和选择算子。 它是一种线性回归模型的扩展，其主要目标是解决高维数据中的特征选择和正则化问题。 1. 概述 在LASSO中，通 ......
财务报表如何自动生成分析大屏的几个公式+思路【财务总监用了5年的秘籍】
财务人一直被认为是“高薪”“不失业”一般的存在，但财务人真正的心酸你们根本不懂，只有从事了，才知道自己曾经多么年轻！想必做财务的同行都和我有一样的烦心之处，那就是做报表。 -图 银行财务报表- 对于财务报表，如果你实在无法理解，那就把自己当成面对你未来的岳母，她气定神闲地问你：“小王，你现在财务状况 ......
和鲸-numpy+pandas使用基础 关卡1
STEP1: 按照下列要求创建数据框 已知10位同学的学号以及语数英三科成绩如下：（都是数值型数据） Id: [202001, 202002, 202003, 202004, 202005, 202006, 202007, 202008, 202009, 202010]Chinese: [98, 6 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告： 评分 ......
1.NumPy 介绍
1.NumPy 介绍 1.1 NumPy 演变史 在 NumPy 之前，有两个 Python 数组包： Numeric 包 Numeric 包开发于 20 世纪 90 年代中期，在 Python 中提供了数组对象和数组感知函数。它由 C 语言编写，并与线性代数的标准快速实现相链接。它最早的用途之一是 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
一、基本函数的用法 numpy numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块，它提供了高效的多维数组对象ndarray，以及相关的数学运算和线性代数函数。numpy的主要功能有： 创建和操作多维数组，如使用np.array()，np.arange()，np.zeros()，np.ones() ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 岭回归
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理共线性数据的线性回归改进方法。和上一篇用基于最小二乘法的线性回归相比，它通过放弃最小二乘的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价来获得更实际和可靠性更强的回归系数。 1. 概述 岭回归的模型对于存在大量相关特征（这些特征之间存在很高的相关性）的 ......
【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解
写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理，并加入了自己的理解。 中文翻译：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
numpy读书报告
numpy 库常见函数的介绍 <1>. numpy创建数组 1. 从已有数据中创建数组 a. 将列表转换成 ndarray： import numpy as np ls1 = [10, 42, 0, -17, 30] nd1 =np.array(ls1) print(nd1) print(type( ......
Numpy中数据类型转换的tips
在逛Stack Overflow时看见一个关于numpy的浮点数据转换的问题比较有趣，现当作tips记录下来。[问题原地址](python - Convert numpy array type and values from Float64 to Float32 - Stack Overflow) ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 线性回归
线性回归是一种用于连续型分布预测的机器学习算法。其基本思想是通过拟合一个线性函数来最小化样本数据和预测函数之间的误差。 1. 概述 常见的线性回归模型就是：\(f(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\)这样的一个函数。其中 \((w_1,w_2,...w_n)\)是模 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
1、Numpy NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，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 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含： 一个强大的N维数组对象 ndarray。 广播功能函数。 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
1、基本函数用法 Numpy: 基础的数学计算模块，来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。 numpy.arra ......
大佬，我的Numpy到底装到哪里去了！
今天把jupternotebook打开，试着运行了下代码。第一个import numpy语句就报错了，于是用pip下了个numpy。结果不行，搞了半天还是没辙。静下来想想，是不是版本问题，然后想起这里用的python版本可能不是环境变量配的3.9，一查果然是3.7，还是装在visual studio ......
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'解决方案
1.使用numpy提示ModuleNotFoundError: No module named 'numpy' 2.切换到Python的安装路径下面想要安装numpy模块，报错提示“Unknown option: ignore-installed“”Unknown or unsupported co ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 缺失值处理
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 离散化
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
从学到考，一图带你读懂开发者技能成长秘籍
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利用Python进行数据分析_Pandas_Numpy高级应用
Numpy高级应用 1.ndarray对象内部机理 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame import warnings warnings.filterwarnings("ignore") ......
最后一次大作业-4-numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
Numpy（为大型多维数组和矩阵添加 Python 支持，并提供高级的数学函数来运算这些数组。） NumPy 数组属性 ndarray.ndim() 用于返回数组的维数，等于秩。 ndarray.shape() 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 分类编码
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告：
Numpy: 基础的数学计算模块，以矩阵为主,纯数学。 SciPy: 基于Numpy，提供方法(函数库)直接计算结果，封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。 Pandas: 提供了一套名为DataFrame ......
Python NumPy 图像处理
1、读取图像 需要使用图像处理库来读取图像文件，如Pillow，并将其转换为NumPy数组。 示例代码：Python NumPy 图像处理-CJavaPy 2、保存图像 使用 NumPy 处理后的图像可以再次转换为Pillow图像 示例代码：Python NumPy 图像处理-CJavaPy 3 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告：
numpy是Python中用于进行科学计算的基础模块，提供了多维数组对象ndarray以及相关的数学运算和线性代数函数。它能够快速高效地处理大量数据，并提供了丰富的数组操作和数学函数，是进行科学计算和数据分析的重要工具。numpy的主要功能有：创建和操作多维数组，如使用np.array()，np.a ......