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- numpy学得还不错?来试试这20题(下)
2020-08-27
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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 数据分析师:逻辑回归实战指南 —— 二分类预测与业务决策的核心工具
2025-10-31
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在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户是否会购买产品”“识别交易是否为欺诈”。这类问题无法用预测数值的线性回归解决,而 ...

- 【CDA干货】班级规模与平均成绩:相关系数计算全流程(Excel+Python 分步演示)
2025-10-30
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为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数据准备→系数选择→计算实操→结果解读” 的全流程(含 Excel/Python 工具演示),同时 ...

- CDA 数据分析师:相关系数实战指南 —— 破解变量关联的核心工具
2025-10-30
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对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强度与方向,为决策提供数据支撑” 的核心工具。比如业务想知道 “用户消费频次是否影响 ...

- CDA 数据分析师:方差分析(ANOVA)与 F 检验实战指南 —— 验证多组数据差异的科学方法
2025-10-29
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在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显著差异”“4 种促销方案的转化效果是否不同”。这类问题无法用两组对比的 t 检验解决 ...

- 【CDA干货】左尾数据的正态化处理:从识别到落地的完整指南
2025-10-28
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在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的有效性、模型的预测精度才能得到保障。但实际业务中,大量数据呈现 “左偏分布”(左 ...

- CDA 数据分析师:列联表分析与卡方检验实战指南 —— 破解分类变量的关联密码
2025-10-28
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在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式偏好”“会员等级是否与复购意愿相关”。这类问题的核心解决方案,正是 “列联表分析 ...

- CDA 数据分析师:假设检验实战指南 —— 用数据验证业务假设的科学方法
2025-10-27
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对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转化为可验证的统计假设,通过数据排除随机波动,得出可靠结论” 的核心技能。例如,当业 ...