Abhebungsmethode: Baidu.com
Insgesamt [41] Abschnitte
Verfügbarkeit von Kursunterlagen: Ja

Sie werden gewinnen

Die Beherrschung der Numpy-Rechenbibliothek

Numpy-Projekte in Aktion lernen

relevante Bevölkerung

Künstliche Intelligenz, Data Analytics orientierte Studenten
Kurse

Warum wollen Sie Numpy lernen?
NumPy ist eine Erweiterung der Python-Sprachbibliothek. Unterstützung für mehrdimensionale Arrays und Matrix-Operationen, zusätzlich zur Bereitstellung einer großen Anzahl von mathematischen Bibliotheken für Array-Operationen.Numpy ist künstliche Intelligenz, Datenanalyse Praktiker müssen die Kenntnisse und Fähigkeiten, sondern auch die anschließende Python-Erweiterungen (Matplotlib, SciPy, Pandas, Seaborn, Scikit-Bild und so weiter) die Grundlage der Bibliothek zu lernen.

[Gründe für die Empfehlung zur Teilnahme an diesem Kurs]
(1) Illustriert: Der Kurs wird mit Jupyter Notebook erklärt, mit Illustrationen und Erzählungen, die dem Numpy-Code entsprechen. Die Dateien werden mit den Teilnehmern geteilt und können als interaktives E-Book verwendet werden.

(2) Fallbezogen: Jeder Wissenspunkt wird mit Numpy-Codebeispielen veranschaulicht; schwierige Punkte werden anhand von Diagrammen veranschaulicht und erklärt. Ein weiteres Numpy-Projekt bietet praktische Fälle - Datenanalyse und Berechnungen mit dem Iris-Datensatz.

(3) Umfassender und systematischer Inhalt: deckt die grundlegende und fortgeschrittene Verwendung von Numpy ab, einschließlich: ndarray, Erstellen von Arrays, Kopieren von Arrays, Zugriff auf Arrays, Array-Arithmetik, Array-Operationen, iterative Arrays, maskedarray, strukturierte Arrays, Allzweckfunktionen, mathematische Funktionen, statistische Funktionen, Sortierfunktionen, bedingte Lookups, Zufallszahlen, Byte-Swapping und lineare Algebra, Lesen und Schreiben von Datendateien, usw.

Das Herumspielen ist ein Bereich, der ein großes Interesse an der Materie und ein großes Verständnis und die Fähigkeit zeigt, sie geschickt zu nutzen. Ich hoffe, dass dieser Kurs Ihnen helfen wird, mit Numpy herumzuspielen!

[Aufbau des Programmsystems]

Kurskatalog

Kurs 06:53
Installation von Numpy 10:55
Jupyter Notebook Verwendung 07:08
Ein erster Blick auf Numpy 04:50
ndarray Objekt 07:28
Datentyp Objekt dtype 10:17
Array-Eigenschaften 12:03
Erstellen eines Arrays 23:40
Kopieren von Arrays 03:07
Kopien und Ansichten 05:50
Array-Zugriff - Indizierung und Slicing 11:21
Array-Zugriff - Erweiterte Indizierung 14:06
Numpy-Arrays Arithmetik 06:02
Array-Operationen - Punktprodukt 11:59
Array-Operationen - Vergleich und Logik 03:37
Array-Manipulation - Flatten 09:56
Array-Manipulation - Umformung 02:13
Array-Operationen - Ändern der Anzahl der Dimensionen 08:20
Array-Arithmetik - Übertragung 10:31
Array-Manipulation - Kachel 05:06
Array-Manipulation - Transponieren und Spiegeln 11:32
Array-Manipulation - Spleißen und Stapeln von Arrays 07:35
Array-Manipulation - Aufteilung von Arrays 03:41
Array-Manipulation - Hinzufügen und Entfernen von Elementen 18:38
Iteration von Arrays 07:29
maskedarray 05:33
Strukturierte Arrays 09:39
Allgemeine Funktionen (ufunc) 09:38
Mathematische Funktionen 13:41
Statistische Funktionen 19:30
Sortierfunktionen 05:59
Bedingte Suche 09:16
Zufallszahlen 12:39
Byte Swap 03:56
Lineare Algebra 13:32
Lesen und Schreiben von Datendateien 12:50
Projekt Hands-On - Einführung in den Iris-Datensatz 04:22
Projekt Hands-On - Iris-Datensatzanalyse1 15:48
Projekt Hands-on - Analyse des Iris-Datensatzes2 22:14
Projekt in Aktion - Analyse des Iris-Datensatzes3 34:17
Kurszusammenfassung 01:29

Ressource Download

Der Download-Preis für diese Ressource beträgt18.9Goldmünzen, bitte, zuerstsich anmelden

Ressourcenerklärung (der Kauf gilt als Zustimmung zu dieser Erklärung):
1. jede Operation in der Website-Plattform gilt als gelesen zu haben und stimmte der Unterseite der Website-Registrierung Vereinbarung und Haftungsausschluss, diese Website Ressourcen wurden ultra-niedrigen Preis, und bietet keine technische Unterstützung
(2) Einige Netzwerk-Benutzer teilen sich die Netto-Disc-Adresse kann ungültig sein, wie das Auftreten von Fehlern, senden Sie bitte eine E-Mail an den Kundendienst code711cn#qq.com (ersetzen Sie # mit @) wird bis zu senden gemacht werden
3. diese Website bietet alle herunterladbaren Ressourcen (Software, etc.) Website, um sicherzustellen, dass keine negativen Veränderungen; aber diese Website kann nicht garantieren, die Richtigkeit, Sicherheit und Integrität der Ressourcen, die Benutzer-Downloads nach eigenem Ermessen, kommunizieren wir für die Zwecke der nicht alle den Quellcode zu lernen ist nicht 100% fehlerfrei oder keine Bugs; Sie müssen eine bestimmte Grundlage zu können, lesen und verstehen den Code, um in der Lage, das Debugging zu ändern haben! Code zu ändern und Fehler zu beheben. Gleichzeitig müssen die Nutzer dieser Seite verstehen, dass der Source Code Convenience Store keine Rechte an der zum Download bereitgestellten Software besitzt, das Urheberrecht gehört dem rechtlichen Eigentümer der Ressource.
4. alle Ressourcen auf dieser Website nur für Lern- und Forschungszwecke, bitte müssen innerhalb von 24 Stunden der heruntergeladenen Ressourcen gelöscht werden, verwenden Sie nicht für kommerzielle Zwecke, da sonst die rechtlichen Streitigkeiten, die sich aus der Website und der Herausgeber der Sicherheiten Haftung Website und wird nicht getragen werden!
(5) Aufgrund der Reproduzierbarkeit der Ressourcen sind einmal erworbene Beträge nicht erstattungsfähig, und auch das Guthaben wird nicht zurückerstattet.