numpy学得还不错？来试试这20题（下）

2020-08-27

作者：刘早起 来源：早起Python 大家好，这篇是接上篇《numpy学得还不错？来试试这20题（上）》，又到了numpy进阶修炼专题。numpy大家应该不陌生了，看了太多的原理讲解之后，用刷题来学习是最有效的方法， ...

numpy学得还不错？来试试这20题！（上）

2020-08-27

作者：刘早起 来源：早起Python 大家好，又到了numpy进阶修炼专题。numpy大家应该不陌生了，看了太多的原理讲解之后，用刷题来学习是最有效的方法，本文将带来20个NumPy经典问题，附赠20段实用代码 ...

numpy学的还不错？来试试这20题！

2020-07-20

numpy是一款功能强大的python库,通常被用来存储和处理大型矩阵。numpy可以支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库 。相信大家在数据分析过程中一定少不了numpy的帮助，为了帮助大 ...

关于numpy概念的简单理解

2020-07-06

numpy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵)，以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、 ...

python知识普及：numpy基础操作

2020-06-10

Numpy基础数据结构 import numpy as np ar = np.array([[1,2,3], [3,4,6], [4,5,7]])  # 二维数组 print(ar) print(type(ar)) ar [[1 2 3] [3 4 6] [4 5 7]] array([[1, 2, 3],       ...

python numpy库中矩阵用法指南！

2020-05-29

矩阵是一个由m*n个数排成的m行n列的表称为m行n列的矩阵，简称为m*n矩阵。下面的矩阵是一个3*2(3乘2)矩阵，因为它有三行四列。 在数学的概念中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最 ...

python numpy 一维数组转变为多维数组的实例

2018-08-14

python numpy 一维数组转变为多维数组的实例 今天小编就为大家分享一篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 如下所示： &nbs ...

基于Python中numpy数组的合并实例讲解

2018-08-14

基于Python中numpy数组的合并实例讲解 下面小编就为大家分享一篇基于Python中numpy数组的合并实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 Python中numpy ...

Python使用numpy实现BP神经网络

2018-07-27

Python使用numpy实现BP神经网络 本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络，由于是做regression而不是classification，因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x。BP神经网络的具体原理此处不再介绍。 &nbs ...

对numpy中数组元素的统一赋值实例

2018-07-21

对numpy中数组元素的统一赋值实例 Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊，很多时候理解的不深入。今天单独列写相关的知识点，进行总结一下。 先看两个代码片小例子： 例子1：      ...

Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例

2018-05-02

Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例 下面小编就为大家分享一篇Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 如下所示：& ...

Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法

2017-09-10

Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法 这篇文章主要介绍了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法,结合实例形式分析了神经网络结构的原理及Python具体实现方法,涉及Python使用numpy扩展进行数学运算 ...

python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算

2017-08-24

python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算 在python中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率，类似于R的向量化操作，是的数据的操作趋于简单化，在python 中是使用numpy模块可以进行数组和 ...

【CDA干货】Pandas读取dat文件：提取第一行数据并转为数组（实操全指南）

2026-03-06

在数据分析、数据预处理场景中，dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件，广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领域。很多时候，我们无需读取dat文件的全部数据，仅需快速提取第一行数据（如表头信息、 ...

CDA数据分析师必备：用应用效应分解法，解锁时间序列的深层业务价值

2026-03-02

在数字化运营中，时间序列数据是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户活跃量、每月的销量，这些按时间排列的数据背后，隐藏着业务发展的核心规律与驱动因素 ...

【CDA干货】K-Means++初始化方法全解析：原理、实操与优势，解决聚类初始值困境

2026-02-24

在聚类分析的实操场景中，K-Means算法因其简单高效、易落地的特点，成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、商品聚类，还是异常检测，都能看到它的身影。但很多从业者在使用K-Means时，常会遇到一 ...

【CDA干货】随机森林特征重要性：原理、实操与应用全指南

2026-02-12

在机器学习建模实操中，“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林（Random Forest）作为一种集成学习算法，不仅具备强大的分类与回归能力，还能自动输出各特征的重要性评 ...

【CDA干货】Anaconda下载库慢？3种实操方法，彻底解决卡顿难题（新手必看）

2026-02-11

在数据科学、机器学习实操中，Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器，能快速搭建独立的虚拟环境，便捷安装numpy、pandas、tensorflow等常用库。但很多新手甚至进阶从业者，都会遇到一个共性痛 ...

【CDA干货】随机森林特征重要性分析全解析：从原理到实操，解锁特征核心价值

2026-02-06

在机器学习建模过程中，特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据（如用户画像的几十项维度、企业经营的多项指标、医疗诊断的各类特征），我们往往会陷入“特征冗余”的困境：无关特征、 ...

【CDA干货】箱线图上下限在线计算：原理、工具与实操指南

2026-01-28

箱线图（Box Plot）作为数据分布可视化的核心工具，能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征，广泛应用于数据分析、质量控制、学术研究等场景。其中，上下限（又称异常值截断点）的计算是箱线图绘制 ...