Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）

PYthon学习书籍

这是非常好的pyhton学习书籍，已经翻译成中文了，看起来不费力，而且容易上手

python 学习书籍

包含有Python基础教程、Python学习手册，以及一些学习实例介绍。

python书籍

A Guide to Graph Colouring Applied Deep Learning Applied Natural Language Processing with Python Building Chatbots with Python Data Analysis and Visualization Using Python Instant Data Intensive Apps with pandas How-to Large Scale Data Analytics Learn R for Applied Statistics Learning Scrapy Mining the Social Web, 3rd Edition Practical Recommender Systems Pro Power BI Architecture The Design of Approximation Algorithms Think Like a Data Scientist Website Scraping with Python

python学习必看书籍

文件中包含python编程指南和python核心编程（第二版）两本书籍的高清pdf，带有书签，书籍包含基础到高级进阶的知识，是python学习者必看的书籍。

python学习书籍合集

包含十本的专业python学习书籍，供python入门或是正在学习的朋友们使用，书籍包括简明python教程、python基础教程、python核心编程、 head first python、python语言入门等。

分享几本python经典电子书籍

Python In A Nutshell英文版 博文链接：https://superwind.iteye.com/blog/440856

python 入门书籍

python编程的入门书籍，适合初学者使用，有兴趣的可以看一下

Python学习书籍

Learning Python（学习Python） Programming Python（Python编程）为英文文字版书籍，非影印版

Python编程学习书籍

python 两本学习书籍，非常不错的，可以好好学习一下。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。 学习Python之路其修远兮，能否跨进时下最热的人工智能领域，无疑学好Python是通往高薪的捷径之路。

算法学习书籍推荐

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Python学习入门书籍

包含Python入门进阶书籍，也包含数据处理书籍，对于学习Python入门以及数据分析都有利。十几本经典书籍电子版

推荐学习编程书籍

最后的总结：按照整个流程学习，有问题找CSDN论坛，结合MSDN，baidu，Google没有解决不了的问题。

python3学习书籍

以上是本人学习python3时收集的入门书籍，都是中文版的，非常适合初学者。

想学python 这5本书籍你必看！

想学python，这5本书籍你必看！本文为大家推荐了学习python的5本书籍，5本经典书籍，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

《Numpy 中文用户指南》PDF

《Numpy 中文用户指南》

Numpy.pdf 非常详细

numpy是python的一个重要的库，希望写的这份资料能给大家的学习带来帮助，这份资料是在jupyter notebook写的，浏览器打印为pdf格式，包含21个小结，奥里给。

NumPy 中文文档.pdf

python NumPy-中文文档-1.11版本 内容详尽，矩阵操作，人工智能、数据分析必备 全中文版

numpy学习指南教程

Numerical Python David Ascher Paul F. Dubois Konrad Hinsen Jim Hugunin Travis Oliphant

NumPy学习指南(第2版)

NumPy学习指南第2版 NumPy学习指南第2版 NumPy学习指南第2版 NumPy学习指南第2版

嵌入式单片机学习书籍推荐

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嵌入式开发学习书籍推荐

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学习嵌入式系统书籍推荐

Linux基础 1、《Linux与Unix Shell 编程指南》 C语言基础 1、《C Primer Plus，5th Edition》【美】Stephen Prata 2、《The C Programming Language, 2nd Edition》【美】Brian W. Kernighan David M. Rithie（K & R）

java 学习推荐书籍

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Numpy用户指南.pdf

说明：本文档所有内容来源于网络 https://www.numpy.org.cn/user/ 目录 1. NUMPY 介绍 1 1.1 什么是 NUMPY? 1 1.2 为什么 NUMPY 这么快？ 3 1.3 还有谁在使用 NUMPY？ 3 2. 快速入门教程 4 2.1 先决条件 4 2.2 基础知识 4 2.2.1一个例子 5 2.2.2 数组创建 6 2.2.3 打印数组 8 2.2.4 基本操作 10 2.2.5 通函数 13 2.2.6 索引、切片和迭代 14 2.3 形状操纵 18 2.3.1改变数组的形状 18 2.3.2 将不同数组堆叠在一起 20 2.3.3 将一个数组拆分成几个较小的数组 22 2.4 拷贝和视图 23 2.4.1 完全不复制 23 2.4.2 视图或浅拷贝 24 2.4.3 深拷贝 25 2.4.4 功能和方法概述 26 2.5 LESS 基础 26 广播（Broadcasting）规则 27 2.6 花式索引和索引技巧 27 2.6.1使用索引数组进行索引 27 2.6.2使用布尔数组进行索引 31 2.6.3 ix_()函数 34 2.6.4使用字符串建立索引 37 2.7线性代数 37 简单数组操作 37 2.8技巧和提示 38 2.8.1“自动”整形 39 2.8.2矢量堆叠 39 2.8.3直方图 40 2.9进一步阅读 41 3. NUMPY 基础知识 42 3.1 数据类型 42 3.1.1 数组类型之间的转换 42 3.1.2 数组标量 45 3.1.3 溢出错误 46 3.1.4 扩展精度 47 3.2 创建数组 47 3.2.1 简介 48 3.2.2 将Python array_like对象转换为Numpy数组 48 3.2.3 Numpy原生数组的创建 48 3.2.4 从磁盘读取数组 50 3.3 NUMPY与输入输出 51 3.3.1 定义输入 51 3.3.2 将行拆分为列 52 3.3.3 跳过直线并选择列 54 3.3.4 选择数据的类型 55 3.3.5 设置名称 56 3.3.6 调整转换 59 3.3.7 快捷方式函数 62 3.4 索引 62 3.4.1 赋值与引用 63 3.4.2 单个元素索引 63 3.4.3 其他索引选项 64 3.4.4 索引数组 65 3.4.5 索引多维数组 66 3.4.6 布尔或“掩码”索引数组 67 3.4.7 将索引数组与切片组合 69 3.4.8 结构索引工具 70 3.4.9 为索引数组赋值 71 3.4.10 在程序中处理可变数量的索引 72 3.5 广播 73 3.6 字节交换 78 3.6.1字节排序和ndarrays简介 78 3.6.2 更改字节顺序 80 3.7 结构化数组 82 3.7.1 介绍 82 3.7.2 结构化数据类型 83 3.7.3 索引和分配给结构化数组 88 3.7.4 记录数组 96 3.7.5 Recarray Helper 函数 98 3.8编写自定义数组容器 116 3.9子类化NDARRAY 124 3.9.1 介绍 124 3.9.2 视图投影 125 3.9.3 从模板创建 126 3.9.4 视图投影与从模板创建的关系 126 3.9.5 子类化的含义 126 3.9.6 简单示例 —— 向ndarray添加额外属性 132 3.9.7 稍微更现实的例子 —— 添加到现有数组的属性 134 3.9.8 __array_ufunc__ 对于ufuncs 135 3.9.9 __array_wrap__用于ufuncs和其他函数 139 3.9.10 额外的坑 —— 自定义的 __del__ 方法和 ndarray.base 142 3.9.11 子类和下游兼容性 143 4. 其他杂项 144 4.1 IEEE 754 浮点特殊值 144 4.2 NUMPY 如何处理数字异常的 146 4.3 示例 146 4.4 连接到 C 的方式 147 4.4.1 不借助任何工具, 手动打包你的C语言代码。 147 4.4.2 Cython 148 4.4.3 ctypes 148 4.4.4 SWIG（自动包装发生器） 149 4.4.5 scipy.weave 149 4.4.6 Psyco 149 5. 与MATLAB比较 149 5.1 介绍 150 5.2 一些关键的差异 150 5.3 'ARRAY'或'MATRIX'？我应该使用哪个？ 151 5.3.1 简答 151 5.3.2 长答案 151 5.4 MATLAB 和 NUMPY粗略的功能对应表 153 5.4.1 一般功能的对应表 153 5.4.2 线性代数功能对应表 154 5.5 备注 161 5.6 自定义您的环境 163 5.7 链接 164 6. 从源代码构建 164 6.1 先决条件 164 6.2 基本安装 164 6.3 测试 165 并行构建 165 6.4 FORTRAN ABI不匹配 165 6.4.1 选择fortran编译器 166 6.4.2 如何检查BLAS / LAPACK /地图集ABI 166 6.5 加速BLAS / LAPACK库 166 6.5.1 BLAS 166 6.5.2 LAPACK 167 6.5.3 禁用ATLAS和其他加速库 167 6.6 提供额外的编译器标志 168 6.7 使用ATLAS支持构建 168 7. 使用NUMPY的C-API 168 7.1 如何扩展NUMPY 168 7.1.1 编写扩展模板 169 7.1.2 必需的子程序 169 7.1.3 定义函数 171 7.1.4 处理数组对象 175 7.1.5 示例 180 7.2 使用PYTHON作为胶水 182 7.2.1 从Python调用其他编译库 183 7.2.2 手工生成的包装器 183 7.2.3 f2py 184 7.2.4 用Cython 191 7.2.5 ctypes 196 7.2.6 您可能会觉得有用的其他工具 206 7.3 编写自己的UFUNC 208 7.3.1 创建一个新的ufunc 208 7.3.2 示例非ufunc扩展名 209 7.3.3 一种dtype的NumPy ufunc示例 215 7.3.4 示例具有多个dtypes的NumPy ufunc 221 7.3.5 示例具有多个参数/返回值的NumPy ufunc 230 7.3.6 示例带有结构化数组dtype参数的NumPy ufunc 235 7.4 深入的知识 241 7.4.1 迭代数组中的元素 242 7.4.2 用户定义的数据类型 246 7.4.3 在C中对ndarray进行子类型化 249

numpy官方参考手册.pdf

python中必须掌握的库之一 numpy官方参考手册.pdf numpy官方参考手册.pdf

python3.12对应的dlib-19.24.99-cp312-cp312-win-amd64

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基于Python的车牌检测和识别系统源码.zip

基于Python的车牌检测和识别系统介绍： 1.输入原始图片，通过二值化，边缘检测，和基于色调的颜色微调等办法检测出原图中的车牌号的位置； 2.把检测到的车牌(ROI)裁剪，为车牌号的识别做准备； 3.基于裁剪的车牌号，使用直方图的波峰波谷分割裁剪的车牌号（如上图中的第3步） 4.训练机器学习模型做车牌识别，这里训练了2个SVM,一个SVM用来识别省份简称(如 鲁)，另一个SVM用来识别字母和数字。 5.通过PyQt5把整个算法封装成GUI程序，并打包发布安装软件。