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机器学习算法与Python学习

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图解NumPy:常用函数的内在机制
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具,本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
昱良
2022-06-24
3.3K0
GitHub超1.6万星,网友捧为「明日之星」
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道   数值计算库JAX自发布以来就备受关注,支持者认为它是「真香」,性能快;但反对者也表示JAX还太年轻,漏洞多,为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来,受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究,越来越多的代码,如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章
昱良
2022-03-04
2620
详解Python虚拟环境的原理及使用
本文先介绍虚拟环境的基础知识以及使用方法,然后再深入介绍虚拟环境背后的工作原理。(环境:在macOS Mojave系统上使用最新版本的Python 3.7.x)
昱良
2020-11-17
2.7K0
不一样的 NumPy教程,数值处理可视化
在 Python 的生态环境中, NumPy 包是数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它大大简化了向量和矩阵的操作及处理过程。一些领先的Python 包都依靠 NumPy 作为其基础架构中最基本的部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)。除了对数值数据进行分片和分块处理,在库中处理和调试高级用例时,掌握 NumPy 操作也能展现其优势。
昱良
2019-12-09
1.3K0
别动不动就画折线图了,教你4种酷炫可视化方法
散点图、线图、直方图、条形图和箱形图,这些都是简单而强大的可视化方法,通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中,我们将看到另外 4 个数据可视化方法!
昱良
2019-11-14
1.4K0
5个高效&简洁的Numpy函数
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子:
昱良
2019-11-11
7130
收藏!盘点最实用的数据科学Python库
数据科学是一门研究数据并从中挖掘信息的学科。它不要求自创或学习新的算法,只需要知道怎么样研究数据并解决问题。这一过程的关键点之一就在于使用合适的库。本文概述了数据科学中常用的、并且有一定重要性的库。在进入正题之前,本文先介绍了解决数据科学问题的5个基本步骤。这些步骤是笔者自己总结撰写的,并无对错之分。步骤的正确与否取决于数据的研究方法。
昱良
2019-11-07
6750
NumPy能力大评估:这里有70道测试题
原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
昱良
2019-11-07
5.7K0
Print 函数已老,DeBug 该靠 PySnooper 了
小伙伴们,你们都怎样 DeBug Python 代码?是不是常用 print 大法?在本文介绍的这个项目中,deBug Python 代码再也不需要 print 了。只要给有疑问的代码加上装饰器,各种信息一目了然,找出错误也就非常简单了。
昱良
2019-10-28
7550
CuPy | 教你一招将Numpy加速700倍?
就其自身来说,Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢,尤其出现大量的 for-loops 循环时,通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。
昱良
2019-10-08
1.7K0
Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表
数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据帧plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。
昱良
2019-09-24
1.9K0
【图解 NumPy】最形象的教程
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
昱良
2019-09-17
2.5K0
【实战】使用 Python 分析 14 亿条数据
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子,单词 Python (区分大小写):
昱良
2019-09-06
7490
独家 | 10 个简单小窍门带你提高Python数据分析速度(附代码)
提示和技巧总是非常有用的,在编程领域更是如此。有时候,小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物,可以成为实用的效率助推器。所以,我在这里介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和技巧,在这篇文章中汇总起来呈现给大家。有些可能是大家熟悉的,而有些可能是新鲜的,我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。
昱良
2019-08-20
1.1K0
图解NumPy,别告诉我你还看不懂!
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
昱良
2019-07-16
2.1K0
高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib
Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。本文主要推荐一个学习使用Matplotlib的步骤。
昱良
2019-07-16
2.4K0
Matplotlib 3.0 可视化工具强势来袭!
Matplotlib 3.0来了!新版Matplotlib已能通过PyPI安装了,不过,这一版本只支持python 3,Python 2死忠还得继续用2.2.x版本。
昱良
2019-07-04
1.4K0
这5小段代码轻松实现数据可视化(Python+Matplotlib)
本文要讲的是Matplotlib,一个强大的Python可视化库。一共5小段代码,轻松实现散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图,每段代码只有10行,也是再简单不过了吧!
昱良
2019-07-04
9650
用 Numba 加速 Python 代码,变得像 C++ 一样快
注意: 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上:SpeedUpYourAlgorithms-Numba
昱良
2019-07-04
2.6K0
教程 | NumPy常用操作
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
昱良
2019-05-07
2.1K0
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
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