Numpy数据处理详解 Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法--聚文网

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内容简介

Python因其简单易学、功能强大、开发效率高、拥有强大的第三方库等优点，使其成为学习人工智能的优选编程语言。《NumPy数据处理详解——Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法》就从Python中经常使用的NumPy库的基础知识入手，讲解了实用的高速数据处理方法。大数据时代，NumPy因其包含大量的数学函数，能够处理多维数组，而且处理速度堪比C语言，所以NumPy也成为机器学习和数据科学领域数据处理不可或缺的库。全书详细介绍了NumPy基础知识、NumPy与数组操作、NumPy数学函数的应用和NumPy机器学习编程方法，特别适合机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发相关人员系统学习NumPy使用方法，或将此书作为案头手册，随时翻阅查看。

作者简介

吉田拓真（Takuma Yoshida） Spot公司（URL：https://spot-corp.com，提供数据科学相关服务）总裁兼首席执行官。网络媒体DeepAge（URL：https://deepage.net）主编。尾原飒（So Ohara）毕业于东京大学工学部机械工程学系。曾在技术网站连载NumPy应用相关文章、从事过自然语言处理相关的开发项目、以数据科学家的身份负责MICIN公司内部新事业的开发。未来将致力于机器学习开发相关工作。

第1章 NumPy的基础001
1.1NumPy的基础与安装方法002
1.1.1NumPy入门002
1.1.2Python的安装003
1.1.3NumPy的安装方法007
1.1.4NumPy入门教程011
1.2多维数据结构ndarray的基础021
1.2.1ndarray021
1.2.2属性022
1.2.3内存布局027
1.2.4步长029
1.2.5广播031
1.3广播033
1.3.1何谓广播033
1.3.2广播的运行机制033
1.4切片040
1.4.1何谓切片040
1.4.2切片的使用方法040
1.4.3向高维数据结构扩展043
1.5关于坐标轴和维度047
1.5.1ndarray的维度047
1.5.2关于坐标轴048
1.5.3作为函数参数的axis049
1.6ndarray的shape属性053
1.7元素数据类型的种类与指定方法056
1.7.1需要dtype的理由056
1.7.2数据类型056
1.8副本与视图的区别060
1.8.1副本和视图060
1.8.2不同操作方式的区别061
1.8.3数组的扁平化066
1.8.4fancyindexing067
1.8.5副本和视阁的分辨方法069
……

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