Python可以这样学（第13季 NumPy数组运算与矩阵运算）

Python可以这样学（第13季 NumPy数组运算与矩阵运算）
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  • NumPy数组运算与矩阵运算

    • 1.1.1 创建数组
    • 1.1.2 访问数组中的元素
    • 1.1.3 修改数组中的元素值
    • 1.1.4 增加与删除元素
    • 1.1.5 测试两个数组的对应元素是否足够接近
    • 1.1.6 数组与标量的运算
    • 1.1.7 数组与数组的运算
    • 1.1.8 排序
    • 1.1.9 点积运算
    • 1.1.10 向量叉乘
    • 1.1.11 张量积
    • 1.1.12 数组对函数运算的支持
    • 1.1.13 函数向量化
    • 1.1.14 改变数组形状
    • 1.1.15 布尔运算
    • 1.1.16 分段函数
    • 1.1.17 数组堆叠与合并
    • 1.1.18 数组拆分
    • 1.1.19 转置
    • 1.1.20 查看数组元素符号
    • 1.1.21 数组元素累加与累乘
    • 1.1.22 数组的集合运算
    • 1.1.23 数组序列化与反序列化
    • 1.1.24 查看数组特征
    • 1.1.25 转换数组数据类型
    • 1.1.26 卷积运算
    • 1.1.27 数组翻转与旋转
    • 1.1.28 爱因斯坦标记法
    • 1.2.1 创建矩阵
    • 1.2.2 访问矩阵元素
    • 1.2.3 矩阵转置
    • 1.2.4 矩阵加法与减法
    • 1.2.5 矩阵乘法
    • 1.2.6 计算相关系数矩阵
    • 1.2.7 计算方差、协方差、标准差
    • 1.2.8 计算特征值与特征向量
    • 1.2.9 计算行列式
    • 1.2.10 计算逆矩阵
    • 1.2.11 计算向量和矩阵的范数
    • 1.2.12 求解线性方程组
    • 1.2.13 计算矩阵的条件数
    • 1.2.14 奇异值分解
    • 1.2.15 计算矩阵的秩
    • 1.2.16 QR分解
    • 1.3 多项式计算
    • 例1-1 计算圆周率近似值
    • 例1-2 读取立体声音乐文件调整音量
    • 例1-3 彩色图像转换为灰度图像
    • 例1-4 调整视频画面亮度。

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    课时介绍

    矩阵特征值与特征向量的物理意义、计算方法，eig()函数。

    课程介绍

    本课程是教材《Python数据分析与数据可视化》第1章配套微课，共49课，约12小时。

    参考学习资源：

    1）《Python程序设计基础（第3版）》，董付国，清华大学出版社，2023年1月出版

    2）《Python数据分析与数据可视化》，董付国，清华大学出版社，2023年4月出版

    3）《Python程序设计基础与应用》，董付国，机械工业出版社，2021年12月出版

    4）《Python数据分析、挖掘与可视化》，董付国，人民邮电出版社，2020年1月出版

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