Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）

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基于python的NumPy代码，对于大数据处理有很大的帮助。

Numpy学习指南代码

NumPy学习指南代码，十分有用，对学习NumPy大有裨益，建议学习

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blog链接：https://blog.csdn.net/qq_35456045/article/details/104319408 详细的，有解释的源代码哦 pandas数据处理 1、删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行，返回元素为布尔类型的Series对象，每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为True df.duplicated() 返回bool型的值,如果不重复返回false ,有重复值返回Ture 2. 映射 使用replace()函数，对values进行替换操作 1）replace还经常用来替换NaN元素 2) rename()函数：替换索引 3) map()函数：新建一列 transform()和map()类似 apply() agg() 3. 异常值检测 4. 排序 sort_values() sort_index() 5. 数据聚合【重点】 add_prefix()添加前缀 可以使用transform和apply实现相同功能 离散化和分箱 奥巴马VS罗姆尼 时间序列 重采样 大数据读取

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numpy-cn：NumPy官方中文文档（完整版）

NumPy中文文档 NumPy docs的中文（zh-cn）翻译 numpy官方文档的中文版本 当前版本v1.17 。 版权信息 除非额外说明，本网站的所有公开文档均许可协议。任何人都可以自由地分享，修改本作品，但必须遵循如下条件： 署名：必须提到原作者，提供指向此许可协议的链接，表明是否有做修改 非商业性使用：不能对本作品进行任何形式的商业性使用 相同方式共享：若对本作品进行了修改，必须以相同的许可协议共享

NumPy攻略: Python科学计算与数据分析 书中代码

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python数据分析之numpy库初识

numpy Numpy–numeric python(数字化的python)，是python中的数值计算的基础包。大部分提供科学计算的包都依赖于numpy ndarray支持矢量化运算，不需要循环，可以节省时间和空间。 实现线性代数、随机数生成以及傅里叶变换。 用C、C++等其它的代码编写的C API。 numpy中最重要的一个形式叫ndarray n表示n个 d dimension 维度 array 数组 numpy中5中创建数组的方式 # 1、从python数组结构列表，元组等转换 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None,

numpy-beginner-guide:《 python数据分析基础教程-numpy学习指南》

numpy-初学者指南 python数据分析基础教程-numpy学习指南

python数据分析包含numpy pandas matplotlib

参考视频: https://www.bilibili.com/video/BV1yi4y147A2?p=1&vd_source=09a029a71067fd59d9cbeb5284679094

numpy_python代码.rar

卷积网络+反向传播+numpy_python实现 博客：https://blog.csdn.net/jin739738709/article/details/101829768

python数据分析源代码（Ivan Idris）

人民邮电出版社出版的python 数据分析的源代码

《python数据分析》配套代码和数据

《python数据分析》(python data analysis)，作者【印尼】Ivan Idris，翻译：韩波。配套的python代码和数据

numpy源代码安装包

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python数据分析之numpy-pandas-matplotlib-常用代码示例，是python的源代码文件，总结到位，并且包含示例的数据文件，不用再找了。注释比较详细，适合新手入门，老手回顾。每个源文件命名一看就知道是起什么作用，所以很不错的资源

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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

python数据挖掘pandas，matplot，numpy等基础教程

python数据挖掘pandas，matplot，numpy等基础教程，是根据b站的黑马教程并参考一些博客做的markdown笔记，博客网址https://blog.csdn.net/m0_52987303/article/details/123609939

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64位python下安装第三方包非常容易出错，而且很少有windows下的exe文件，费了很大劲收集了exe形式的包非常方便

博客中聚类算法（K-means、FCM、DBSCAN、DPC）的数据集（免积分）

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