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适合练手的 60 个matplotlib小项目
有读者问我,系统入门 matplotlib 的电子书有没有推荐,今天拿出一本我觉得很不错的pdf电子书,以飨大家。PDF下载方法:关注并回复 60
石晓文
2020-11-24
5890
机器学习数学基础:数理统计与描述性统计
所谓机器学习和深度学习, 背后的逻辑都是数学, 所以数学基础在这个领域非常关键, 而统计学又是重中之重, 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
石晓文
2020-07-03
2.2K0
手把手教你使用Matplotlib绘制动图
本帖我们目的只有一个,复现下面视频展示的内容,即中国(上证)和美国(标普 500)2016 年 3 月到 2020 年 4 月的故事走势对比。先点开视频看一看,配着 Fort Minor 的 Remember the Name 的前奏真带感。
石晓文
2020-04-18
1.6K0
Pandas中文官档~基础用法2
Series 与 DataFrame 支持大量计算描述性统计的方法与操作。这些方法大部分都是 sum()、mean()、quantile() 等聚合函数,其输出结果比原始数据集小;此外,还有输出结果与原始数据集同样大小的 cumsum() 、 cumprod() 等函数。这些方法都基本上都接受 axis 参数,如, ndarray.{sum,std,…},但这里的 axis 可以用名称或整数指定:
石晓文
2019-11-12
5670
数据分析最有用的Top 50 Matplotlib图(带有完整的Python代码)(上)
50个Matplotlib图的汇编,在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。
石晓文
2019-10-31
1.6K0
完整版|Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表
在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
石晓文
2019-10-31
1.3K0
Pandas中文官档 ~ 基础用法1
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame,默认显示 5 条数据,也可以指定要显示的数量。
石晓文
2019-10-31
2.8K0
完整图解:特征工程最常用的四个业务场景演示
数据检测、筛选、处理是特征工程中比较常用的手段,常见的场景最终都可以归类为矩阵的处理,对矩阵的处理往往会涉及到
石晓文
2019-09-17
1K0
盘一盘 NumPy (上)
Numpy 是 Python 专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包,每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.org). 去找答案。在使用 numpy 之前,需要引进它,语法如下:
石晓文
2019-07-17
2.9K0
惊为天人,NumPy手写全部主流机器学习模型,代码超3万行
NumPy 作为 Python 生态中最受欢迎的科学计算包,很多读者已经非常熟悉它了。它为 Python 提供高效率的多维数组计算,并提供了一系列高等数学函数,我们可以快速搭建模型的整个计算流程。毫不负责任地说,NumPy 就是现代深度学习框架的「爸爸」。
石晓文
2019-07-12
4950
解读一篇Numpy好文
最近工作太忙,每次回家洗洗就不想再开电脑码字了,写了也近两年了,习惯了,时间久了,不写都欲罢不能。
石晓文
2019-07-09
4020
我用Python,3分钟快速实现,9种经典排序算法的可视化
最近在某网站上看到一个视频,是关于排序算法的可视化的,看着挺有意思的,也特别喜感。
石晓文
2019-05-10
7850
numpy中的hstack()、vstack()、stack()、concatenate()函数详解
本文主要介绍一下numpy中的几个常用函数,包括hstack()、vstack()、stack()、concatenate()。
石晓文
2018-12-27
5.8K0
拟牛顿法面面俱到(一)--牛顿插值法
这次带来的是拟牛顿法系列,本系列的目标是完全理解拟牛顿法,包括其中涉及到的知识,比如泰勒公式、海森矩阵等,泰勒公式大家都很熟悉,不过它是怎么推导出来的呢?想必大家都不是很了解吧,这要从牛顿插值法说起,本节就先来讲解一下牛顿插值法。
石晓文
2018-07-25
2.1K1
Numpy基础知识点汇总
1、概述 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,它的部分功能如下: 1)ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 2)对整组数据进行快速运算的标准数学函数 3)用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 2、ndarray的创建 这一节,我们主要关注ndarray数组的创建,我们主要有以下几种方式: 数组转换 创建数组的最简单的方法就是使用array函数,将Python下的list转换为ndarray。 #通过数组创建一个ndarray data1
石晓文
2018-04-11
1.5K0
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