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RSS订阅原创 如何优雅地用Numpy 生成各种各样的数组？
现在我们对 Numpy 有了基本的了解，利用 Numpy 能够帮助我们提高计算效率，利用 Numpy 的 ndarray 多维数组对象存储数据能够减少内存占用，Numpy 的这些优势使得它广泛应用于人工智能、计算机视觉、生物信息等领域。 使用Numpy进行数据处理和科学计算时，生成各种类型的数组是非常常见的需求，有的需要全 0 数组，有的需要满足正态分布的数组。Numpy提供了多种函数和方法，可以方便地生成不同形状和类型的数组。今天我就带大家学习一下如何利用 Numpy 生成各种各样的数组。生成 0 和 1
2023-08-04 20:37:52
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原创 Numpy中ndarray到底有什么秘密？
数组是一系列具有相同数据类型的元素组合，并且还是有次序的。换句话来讲，数组就是一组数据元素，并且这些元素的数据类型都是相同的。我们可以用工厂流水线来比作数组，流水线中的产品就是数据元素，它们有着相同的类型且是连续的。很多人学习的第一门编程语言就是 C 语言，不是说 C 语言很简单，而是 C 语言更偏向于底层。通过对 C 语言的学习，能够深刻地了解到数据在内存中的存储方式，所以使用 C 语言来诠释数组在内存中如何存储和调用是非常直观的。接下来我们利用它来创建数组，诠释数组的本质和特点。
2023-08-03 15:16:09
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原创 数据分析是什么？
在这个数字化时代，数据成为了无处不在的宝藏，而掌握数据分析的技能就像拥有了一把开启宝库的魔法钥匙。。比如：可以使用 Python 读取 Excel、CSV 等格式的数据文件，进行数据清洗、转换、计算等操作，。可以使用 Python 读取 Word、PDF 等格式的文档文件，进行文本提取、格式修改、内容替换等操作，。。针对日益复杂的项目需求，很多企业数据分析项目需要高阶数学建模，挖掘数据的价值。数据分析越发需要较强的数学功底和编程能力。
2023-08-02 17:32:56
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原创 为什么数据分析要用到 Numpy？
学习 NumPy，首先要掌握 NumPy 的基本功能和使用方法，了解如何利用 NumPy 组织数据。接着应该学习 NumPy 优秀的设计思想，比如利用数据类型的限制而达到效率的提升，这不但有助于我们理解 NumPy，更加为我们今后对于编程设计提供优秀的思路。学习 NumPy，重点养成面向数组编程的方式，避免多层循环，保持代码简洁。本篇文章来源小册《基于 Python 的数据分析与可视化。
2023-08-02 17:24:53
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空空如也
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