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文檔簡介

numpy庫的用法手冊(cè)一、numpy庫簡介1.numpy庫概述a.numpy庫是Python中用于科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫。b.提供多維數(shù)組對(duì)象和一系列數(shù)學(xué)函數(shù)。c.支持?jǐn)?shù)據(jù)類型、數(shù)組操作、線性代數(shù)、隨機(jī)數(shù)等功能。2.numpy庫特點(diǎn)a.高效的數(shù)組操作:numpy數(shù)組操作速度快,比Python原生列表操作快很多。b.強(qiáng)大的數(shù)學(xué)函數(shù):提供豐富的數(shù)學(xué)函數(shù),方便進(jìn)行科學(xué)計(jì)算。二、numpy數(shù)組操作1.創(chuàng)建數(shù)組a.使用numpy.array()函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組。b.使用numpy.arange()、numpy.linspace()等函數(shù)創(chuàng)建等差數(shù)組和等間隔數(shù)組。c.使用numpy.zeros()、numpy.ones()等函數(shù)創(chuàng)建全0、全1數(shù)組。2.數(shù)組索引a.使用索引號(hào)訪問數(shù)組元素。b.使用切片操作訪問數(shù)組的一部分。c.使用布爾索引選擇數(shù)組中的元素。3.數(shù)組操作a.數(shù)組元素運(yùn)算:支持?jǐn)?shù)組與數(shù)組、數(shù)組與標(biāo)量的運(yùn)算。b.數(shù)組形狀操作:支持?jǐn)?shù)組形狀的修改,如增加維度、刪除維度等。c.數(shù)組拼接:支持?jǐn)?shù)組的水平拼接(橫向拼接)和垂直拼接(縱向拼接)。三、numpy數(shù)學(xué)函數(shù)1.線性代數(shù)函數(shù)a.numpy.linalg.solve():求解線性方程組。b.numpy.linalg.inv():求矩陣的逆。c.numpy.linalg.det():求矩陣的行列式。2.統(tǒng)計(jì)函數(shù)a.numpy.mean():計(jì)算數(shù)組元素的均值。b.numpy.std():計(jì)算數(shù)組元素的標(biāo)準(zhǔn)差。c.numpy.var():計(jì)算數(shù)組元素的平均方差。3.特殊函數(shù)a.numpy.exp():計(jì)算e的冪。b.numpy.log():計(jì)算自然對(duì)數(shù)。c.numpy.sin()、numpy.cos():計(jì)算正弦、余弦函數(shù)。四、numpy高級(jí)應(yīng)用1.numpy與pandas結(jié)合a.使用numpy數(shù)組作為pandasDataFrame的底層存儲(chǔ)。b.使用numpy函數(shù)對(duì)pandasDataFrame進(jìn)行操作。c.使用numpy進(jìn)行pandasDataFrame的索引和切片操作。2.numpy與matplotlib結(jié)合a.使用numpy數(shù)組作為matplotlib繪圖的數(shù)據(jù)源。b.使用numpy函數(shù)對(duì)matplotlib圖形進(jìn)行操作。c.使用numpy進(jìn)行matplotlib圖形的坐標(biāo)軸設(shè)置和標(biāo)簽顯示。3.numpy與scikitlearn結(jié)合a.使用numpy數(shù)組作為scikitlearn模型的輸入。b.使用numpy函數(shù)對(duì)scikitlearn模型進(jìn)行預(yù)處理。c.使用numpy進(jìn)行scikitlearn模型的特征提取和降維。五、numpy庫1.numpy庫是Python中科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)庫,具有高效、強(qiáng)大的特點(diǎn)。2.numpy數(shù)組操作方便,支持多種索引和操作方式。3.numpy提供豐富的數(shù)學(xué)函數(shù),方便進(jìn)行科學(xué)計(jì)算。[2]McKinney,W.(2010).Pythonfordataanalysis.O'ReillyMedia.[3]Seaborn,V.(2015).Seaborn:StatisticaldatavisualizationwithPython.JohnWiley&Sons.[4]Pedregosa,F.,Varoquaux,G.,Gramfort,A.,Michel,V.,Thirion,B.,Grisel,O.,&Blondel,M.(2011).Scikitle

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