人工智能基础—Numpy科学计算库

人工智能基础—Numpy科学计算库
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  • 课程计划

    • 开篇词
  • NumPy概览

    • NumPy的前世今生
    • NumPy数组 VS Python列表
    • 类型和属性
    • 维、轴、秩
    • 广播和矢量化
  • 创建数组

    • 创建简单数组
    • 创建简单数组
    • 科学数据的组织形式
    • HDF 和 netCDF
  • 操作数组

    • 索引、切片和筛选
    • 改变数组结构
    • 合并与拆分
    • 复制和排序
    • 数组IO
    • 避免使用循环
  • 常用函数

    • np.nan 和 np.inf
    • 函数命名空间
    • 数学函数
    • 统计函数
  • 矩阵和行列式

    • 矩阵和矩阵乘法
    • 求解线性方程(组)
    • 求解非线性方程(组)
    • 数值积分
  • 实战演练

    • 数据可视化的必备利器
    • 打通图像格式和模式
    • 数据插值
    • 曲线拟合
    • 机器学习—— K 均值聚类算法
    • 机器学习——逻辑回归分类算法
  • 总结

    • 课程回顾

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    课程回顾

    课程介绍

    Numpy 是 Python 生态中最受欢迎的科学计算包,它所定义的数据组织结构,事实上已经成为所有数据处理模块、机器学习模块与2D/3D数据展示模块的标准数据结构了。本课程以 NumPy 为纲,穿插介绍了SciPy / Matplotlib / OpenCV / OpenGL 等Python热门领域的工具包,重在培养实战能力和综合应用能力。
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