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

NumPy库涉及到大量的高维数组运算,理解起来非常抽象,通过图解方法使这一过程变的一目了然、容易理解。

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Description

通过本课程学习您可以学习到NumPy库如下知识:

  • 第1章 NumPy简介:NumPy是什么?

  • 第2章 环境搭建:安装NumPy等库、安装Anaconda、开发工具(IPython shell、Jupyter Notebook和Spyder)

  • 第3章 编写NumPy程序:创建一维数组、NumPy数据类型。

  • 第4章 二维数组:创建二维数组、重新设置维度、数组的属性、数组的轴和数组转置。

  • 第5章 访问数组:索引访问、切片访问、布尔索引、花式索引和迭代数组。

  • 第6章 数组操作:连接数组、分割数组、算术运算、广播。

  • 第7章 通用函数:数学运算函数、自定义通用函数。

  • 第8章 更多函数:随机数、排序、聚合函数、unique函数和where函数。

  • 第9章 线性代数:矩阵点乘、矩阵行列式、逆矩阵。

  • 第10章 高维数组:创建高维数组、访问高维数组元素。

  • 第11章 数组的保存与读取:数组的保存和数组的读取。

What You Will Learn!

  • 掌握NumPy库

Who Should Attend!

  • Python数据分析人员
  • Python科学计算人员
  • 科学工作者