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    Python数据分析与科学计算基础篇:NumPy图解,使抽象的数据具象为可触摸的图形-

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    • NumPy简介

      • 课程介绍
      • 学习NumPy前置知识点
      • NumPy是什么
      • 为什么选择NumPy
      • 课后练习
    • 环境搭建

      • 使用pip-Windows安装NumPy等库
      • 安装IPython
      • Windows安装Anaconda
      • Linux安装Anaconda
      • macOS安装Anaconda
      • 开发工具
      • IPython shell
      • Jupyter Notebook
      • Spyder
      • 课后练习
    • 编写NumPy程序

      • 创建一维数组
      • 指定数组数据类型
      • 更多数据类型
      • 类型代码和字节序
      • 类型转换
      • 使用arange函数
      • 等差数列与linspace函数
      • 等比数列与logspace函数
      • 课后练习
    • 二维数组

      • 创建二维数组
      • 重新设置维度
      • 使用ones函数
      • 使用zeros函数
      • 使用empty函数
      • 使用full函数
      • 使用identity和eye函数
      • 数组的属性
      • 数组的轴
      • 数组转置
      • 课后练习
    • 访问数组

      • 索引访问
      • 一维数组切片访问
      • 二维数组切片访问
      • 布尔索引
      • 一维数组花式索引
      • 二维数组花式索引
      • 迭代数组
      • 课后练习
    • 数组操作

      • 使用concatenate函数
      • 使用hstack函数
      • 使用vstack函数
      • 使用split函数
      • 使用hsplit和vsplit函数
      • 算术运算
      • 标量广播
      • 数组广播
      • 课后练习
    • 通用函数

      • 通用函数
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      • 最小值
      • mean(平均值)
      • average(加权平均值)
      • unique函数
      • where函数
      • 课后练习
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      • 矩阵点乘
      • 行列式
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      • 课后练习
    • 高维数组

      • 创建高维数组
      • 索引访问高维数组
      • 切片访问高维数组
      • 课后练习
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      • 数组的保存
      • 数组的读取
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