本周任务： 1.python基础的准备 本课程拟采用Python做为机器算法应用的实现语言，所以请确保: 1）安装好Python开发环境， PyCharm 或 Anaconda等都可以，按个人习惯喜好。 2）基本库的安装，如numpy、pandas、scipy、matplotlib 3）具备一定的P ...
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2020-04-03 13:42:12
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argmax返回的是最大数的索引。argmax有一个参数axis，默认是0，表示每一列的最大值的索引，axis=1表示每一行的最大值的索引。 ...
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2020-04-02 22:49:05
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1 #导入numpy 2 import numpy as np 3 #创建两个数组 4 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 5 b = np.array([[11,12,13],[14,15,16]]) 6 print(a) 7 print(b) 8 #使用hstack进 ...
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2020-04-02 22:22:19
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在学习opencv-python的时候，给出图片地址再调用cv2.imread("地址")，发现出创建的是numpy类型的ndarray对象，用来存放多维数组的对象 # 导入cv2模块 import cv2 # 给出本地图片的地址 img_dir="D:/360Downloads/test.jpg" ...
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2020-04-02 18:16:22
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python交换数据的两列有两种方式： 第一种：在numpy中交换数据的两列； 上代码： 1 import numpy as np 2 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 3 >>> a 4 array([[1, 2, 3], 5 [4, 5, 6]]) 6 >>> a[ ...
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2020-04-01 19:34:13
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因为深度学习会应用到我们大学时候学习的数学知识 线性代数。（矩阵当年想起来还是挺有意思的，有考研的经历都有感觉） 而在计算机里面如何展示矩阵的计算和应用，就需要运用到 ,是Python的一个外部库。 开始学习一下如何应用 进行数组和矩阵的运算。 [TOC] 1.生成一维数组和计算 演示效果如下: 2 ...
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2020-04-01 16:17:17
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对数组做基本的算术运算，将会对整个数组的所有元组进行逐一运算，并将运算结果保存在一个新的数组内，而不会破坏原始的数组。 >>> a = np.array( [20,30,40,50] ) >>> b = np.arange( 4 ) >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> c = ...
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2020-04-01 10:47:31
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1.数据分析基础知识 2.数据分析之numpy模块 ...
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2020-04-01 00:57:58
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pandas 1、pandas简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于Numpy构建的，正因pandas的出现，让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。 Pandas的主要功能： 具备对其功能的数据结构DataFrame，Series 集成时间序列功 ...
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2020-04-01 00:33:23
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数据分析2 numpy(ndarray数组,属性,创建,索引切片,运算,函数,随机数), Pandas(Series创建,缺失值处理,特性,索引,DataFrame)
Numpy numpy数据类型 1.为啥使用numpy ？ ndarray是一个多维数组列表 Numpy的核心特征就是N-维数组对 ndarray 它和python中的列表区别： 1.数组对象内元素类型必须相同 2.数组大小不可修改 2.创建ndarray 数组 3.常见的属性 数据类型 astyp ...
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2020-03-31 23:05:25
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