Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）

《Numpy 中文用户指南》PDF

《Numpy 中文用户指南》

《python数据分析基础教程》.pdf

《python数据分析基础教程》 ⼀、导⼊常⽤numpy模块 from numpy import * //可以直接引⽤numpy中的属性XXX import numpy as np //引⽤numpy中的属性⼀定要np.XXX ⼆、常⽤函数以及转化关系 np.arange() 对应 python中的range() np.array() 对应 python中的list np.dtype() 对应 python中的type() tolist()函数可以将numpy数组转换成python列表： 列表转为数组： warning:Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 这个warning主要就是有些函数参数应该是输⼊数组，当输⼊列表时就会警告！！ 三、numpy中数组操作函数 数组组合函数 将ndarray对象构成的元组作为参数输⼊ (1)⽔平组合：hstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=1) (2)垂直组合：vstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=0) (3)列组合:column((a,b)) (4)⾏组合:row_stack((a,b)) 数组的分割函数 (1)⽔平分割：hsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=1) (2)垂直分割：vsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=0) 四、⽂件处理——os库 1.os.system() 运⾏shell命令 2.os.listdir(path) 获得⽬录中的内容 3.os.mkdir(path) 创建⽬录 4.os.rmdir(path) 删除⽬录 5.os.isdir(path) os.isfile(path) 判断是否为⽬录或者⽂件 6.os.remove(path) 删除⽂件 7.os.rename(old, new) 重命名⽂件或者⽬录 8.os.name 输出字符串指⽰正在使⽤的平台。如果是window 则⽤'nt'表⽰，对于Linux/Unix⽤户，它是'posix' 9.os.path.join() 在⽬录后⾯接上⽂件名 10.os.path.split() 返回⼀个路径的⽬录名和⽂件名 11.os.path.splitext() 分离⽂件名与扩展名 12.os.path.getsize(name) 获得⽂件⼤⼩，如果name是⽬录返回0L 14.os.path.abspath(")获得当前路径 15.os.path.dirname()返回⼀个路径的⽬录名 五、使⽤matplotlib画图(第九章 ) 前⾯⼏个列⼦主要讲解了通过多项式函数通过plt.plot()函数构建绘图，补充⼀下在机器学习中散点绘制 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) x1=[2, 2.6, 2.8] y1=[2, 2.4, 3] x2=[4,5 ,6] y2=[1.3, 2, 1.2] ax.scatter(x1,y1,s=20,c='red') ax.scatter(x2,y2,s=50,c='blue') plt.show() 另外：做数据分析——sklearn库 from sklearn import preprocessing 数据预处理：归⼀化、标准化、正则化处理 from sklearn import preprocessing preprocessing.normalize(features, norm='l2')//正则化

Numpy使用教程库pdf版（python）

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NumPy学习指南(第2版)

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Python基础教程，适合没有基础的人阅读。本书使用的是Python2.x的版本，Python3有改动，查看最新的技术文档即可。

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前言如今，科学家、工程师以及定量管理分析师面临着众多的挑战。数据科学家们希望能够用最小的编程代价在大数据集上进行数值分析，他们希望自己编写的代码可读性好、执行效

Numpy 改变数组维度的几种方法小结

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NumPy Cookbook.pdf（Python大数据基础）

本书主要是通过近70个鲜活的使用NumPy进行数据分析的例子来讲述如何使用NumPy进行数据分析和科学计算。numpy是python实现的科学计算包。目前基于python大数据分析基本都是使用NumPy这个工具包完成的，所以如果想从事大数据分析相关工作，学习numPy技术必不可少。本书详细介绍了python下的numPy编程和使用，是一本不可多得的讲述NumPy的书籍。

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1、NumPy介绍； 2、NumPy安装使用； 3、数组的创建； 3.1、概述； 3.2、基本创建方式； 3.3、其他创建ndarray的方式1：函数和文件； 3.4、其他创建ndarray的方式2：随机函数； 4、数组输出； 4.1、输出方式； 4.2、打印省略； 5、数组（ndarray）与列表（List）； 5.1、应用对比 ； 5.2、矢量化计算； 5.3、广播机制； 6、相关属性与操作； 7、NumPy中的常数； 8、数据类型； 8.1、概述； 8.2、类型转换； 9、改变形状； 10、数组扁平化； 10、索引与切片； 10.1、概述； 10.2、切片； 10.3、索引； 11、数组的存储顺序； 12、NumPy的各种操作运算； 12.1、基本运算； 12.2、指定轴； 12.3、通用函数； 12.4、统计函数； 12.5、增删改； 12.6、交集并集差集； 12.7、链接和拆分； 12.8、判断； 12.9、三目运算符； 12.10、去重； 12.11、排序； 12.12、矩阵乘积； 12.13、复制和视图； 12.14、总结；

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Numpy教程入门教程中文版88页

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Python 大数据分析 第二版

Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

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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。

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numpy学习指南教程

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NumPy中文文档

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