全部商品分类

您现在的位置: 全部商品分类 > 电子电脑 > 计算机技术 > 程序与语言

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)

  • 定价: ¥128
  • ISBN:9787517094142
  • 开 本:32开 平装
  •  
  • 折扣:
  • 出版社:中国水利水电
  • 页数:500页
  • 作者:(日)吉田拓真//尾...
  • 立即节省:
  • 2021-09-01 第1版
  • 2021-09-01 第1次印刷
我要买:
点击放图片

导语

  

内容提要

  

    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首选编程语言。《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。

目录

第1章  NumPy基础
  1.1  NumPy的基础与安装方法
    1.1.1  NumPy入门
    1.1.2  Python的安装
    1.1.3  NumPy的安装方法
    1.1.4  NumPy入门教程
  1.2  多维数据结构ndarray的基础
    1.2.1  ndarray
    1.2.2  属性
    1.2.3  内存布局
    1.2.4  步长
    1.2.5  广播
  1.3  广播
    1.3.1  何谓广播
    1.3.2  广播的运行机制
  1.4  切片
    1.4.1  何谓切片
    1.4.2  切片的使用方法
    1.4.3  向高维数据结构扩展
  1.5  关于坐标轴和维度
    1.5.1  ndarray的维度
    1.5.2  关于坐标轴
    1.5.3  作为函数参数的axis
  1.6  ndarray的shape属性
  1.7  元素数据类型的种类与指定方法
    1.7.1  需要dtype的理由
    1.7.2  数据类型
  1.8  副本与视图的区别
    1.8.1  副本和视图
    1.8.2  不同操作方式的区别
    1.8.3  数组的扁平化
    1.8.4  fancy indexing
    1.8.5  副本和视图的分辨方法
第2章  NumPy与数组操作
  2.1  数组形状变换函数
    2.1.1  np.reshape
    2.1.2  np.resize
    2.1.3  ndarray.resize
    2.1.4  np.reshape与np.resize等方法的区别
  2.2  添加元素到数组末尾的函数
    2.2.1  Python列表的append方法
    2.2.2  np.append
    2.2.3  性能对比
  2.3  数组的真假值判断函数
    2.3.1  np.all
    2.3.2  np.any
  2.4  指定条件获取元素索引的函数
    2.4.1  np.where
    2.4.2  条件的指定
    2.4.3  使用np.where的三元运算符
  2.5  最大值、最小值的筛选函数
    2.5.1  np.amax
    2.5.2  ndarray.max
    2.5.3  np.amin
    2.5.4  np.ndarray.min
  2.6  返回数组中最大元素索引的函数
    2.6.1  np.ndarray.argmax
    2.6.2  np.argmax
  ……
第3章  NumPy数学函数应用
第4章  NumPy机器学习编程