有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前七节课。
numpy.argmin表示最小值在数组中所在的位置 a = [[1, 4, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果：0 a = [[4, 4, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果：2 #若有重复只显示第一个最小值的位置 a = [[0, 0, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果
就是简单的把list列表转化为数组 然后看看加了.astype(bool)是什么意思？ 正如astype的中文意思，作为布尔类型，也就是true or false 代码如下
一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组（Ndarray）的一个科学计算（各种运算）包，封装了多个可以用于数组间计算的函数。 数组是相同数据类型的元素按一定顺序排列的组合，注意必须是相同数据类型的，比如说全是整数、全是字符串等。 array([1,2,3]) # 数值型数组 array(['w','s','q'],dtype = '<U1') # 字符型数组 二、NumPy 数组的生成 要使用 NumPy，要先有符合NumPy数组的数据，不同的包
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NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。科学计算离不开numpy，学习数据分析必先学numpy！！！ 本文由浅入深，对numpy进行入门介绍。讲解了创建数组、索引数组、运算等使用。
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
副本拥有数据，对副本所做的任何更改都不会影响原始数组，对原始数组所做的任何更改也不会影响副本。
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力，这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
NumPy（Numerical Python）是Python中常用的数值计算库，它提供了高性能的多维数组对象和对数组进行操作的函数。
flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数，即返回一个折叠成一维的数组。但是该函数只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表是不行的。
大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档
我正在结合NumPy文档，整理NumPy的入门教程，可以说NumPy占据Python的半壁江山，重要性不言而喻。希望透过这个教程，你能更加熟练的使用NumPy.
在Numpy中经常使用到的操作由扁平化操作,Numpy提供了两个函数进行此操作,他们的功能相同,但在内存上有很大的不同.
在numpy和pandas中经常出现axis轴这个概念，下面就详细的看看这个轴到底是什么意思 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方
首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。
计算与推断思维 一、数据科学 二、因果和实验 三、Python 编程 四、数据类型 五、表格 六、可视化 七、函数和表格 八、随机性 九、经验分布 十、假设检验 十一、估计 十二、为什么均值重要 十三、预测 十四、回归的推断 十五、分类 十六、比较两个样本 十七、更新预测 利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版 第 1 章 准备工作 第 2 章 Python 语法基础，IPython 和 Jupyter 笔记本 第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础：数
轴的概念 ：轴是NumPy模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作
NumPy作为Python数据分析领域的基石库，其理解和熟练应用程度往往是面试官衡量候选者数据分析能力的重要指标。本篇博客将深入浅出地探讨Python数据分析面试中与NumPy相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
引言： 在机器学习和数据分析的工作中，我们常常会遇到一些警告信息。其中，FutureWarning是一种在未来版本中可能出现错误的警告，因此我们应该尽早解决这些警告以保持代码的稳定性和正确性。本文将会介绍如何解决一个名为FutureWarning: reshape is deprecated and will raise in a subsequent release. Please use .values.的警告信息。 问题背景： 在进行数据处理和特征工程时，我们经常需要对数据进行重塑（reshape）操作，以符合特定的模型输入要求或数据处理需求。然而，reshape方法在未来的版本中可能会被弃用，因此我们需要采取措施来解决FutureWarning。 解决方法： 在Python的数据分析和机器学习领域，我们通常使用pandas库来进行数据处理和分析。而在pandas中，我们可以使用.values方法代替reshape操作，以解决FutureWarning警告。 下面是一个示例，介绍如何使用.values来解决FutureWarning：
时间有点赶注释就写在代码里面了 ，本次包含了 python 元组，列表，字典 以及numpy的ndarray 数组的求和
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。 9、
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
在图片分类的中经常可以看到Top-1，Top-5等TopN准确率（或者时错误率）。
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
你和你的朋友同时开始考驾照，他每科都是一把过，而你有些科补考了好几次，拿到驾照的时间足足晚了半年，是因为你天生不合适开车么？
在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中，我们会遇到一些特殊的情况，这些情况需要样板代码来解决。在此期间，根据大家的需要和使用情况，其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数，它们可以用于高效和简洁的数据操作。
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环，它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是，可能需要一段时间才能理解符号，有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。
我们可以看到，运行结果为上图所示，只有第2个值为True 那么这里可以看到是对每一个值都进行了判断
该文介绍了逻辑回归中coef_和intercept_的含义，以及如何使用它们。
互联网在过去20年里改变了世界并重塑了数十亿人的生活。社交媒体、网上购物和在线游戏已成为我们的生活的一部分。
张量是深度学习中用于表示数据的核心结构，它可以视为多维数组的泛化形式。在机器学习模型中，张量用于存储和变换数据，是实现复杂算法的基石。本文基于 Pytorch
1、方差检验是用来比较两个或多个变量数据的样本，以确定它们之间的差异是简单随机的.
上节课我们有提到过 ndarray 的创建，我只需要将列表传入到 np.array() 函数中。例如：
在今日，Python 俨然已成为一门非常受欢迎的语言，在掌握了Python后，你是不是已经发现了 Python 非常有意思呢？
PyTorch 发布于 2016 并迅速成为深度学习研究人员的首选工具。随着PyTorch的逐步发展，它已经不仅仅是一个原型工具。现在PyTorch成为一个成熟的框架，并且逐渐成为学术界和工业界的标准。研究人员和机器学习工程师可以在本地 Jupyter 的服务器、云平台多节点 GPU 集群以及边缘智能设备高效运行 PyTorch。
本文介绍了Google Home和Jibo两款智能音箱产品，它们分别代表了Google和物灵科技在智能音箱领域的最新成果。Google Home基于Google Assistant智能语音助理，旨在为用户提供更便捷的生活体验。Jibo则是一款面向家庭用户的社交机器人，能够识别和回应用户的情感需求。两款产品在功能属性和情感属性上实现了统一和平衡，代表了人工智能在智能音箱领域的最新发展方向。同时，物灵科技联合科技自媒体“极客吐司”在「Ling Talk」活动中，探讨了智能音箱的市场前景和未来发展，强调了AI技术商业落地的重要性。
很多人开始接触深度学习，数据处理遇到第一个专业英文术语就是one-hot encode(独热编码)，很多初学者就会迷茫，这个东西是什么意思，其实说的直白点所谓的独热编码最重要的就是把一组字符串或者数字转为一组向量而且这组向量中只能有一个向量值是1。可见独热编码还是很形象的说1这个单独大热门，做个形象的比喻，2018足球世界杯的冠军只能有一个，如果对32支球队做个独热编码则会得到32个向量，其中只能有一支球队对应的向量是1，表示这届的冠军就是它啦，其它都只能是零，得回家。对以往各届参赛球队做独热编码就可以得到每届结果，然后根据以往各支球队综合表现生成一系列的向量，就可以训练生成模型，根据本届各队综合表现参数，就可以预测本届冠军啦，这里独热编码生成的向量可以作为标签，这个也是独热编码最常用的方式与场景。在tensorflow的官方mnist数据集例子中也是采用独热编码来做标签数据，训练实现手写数字识别的。说了这么多独热编码的解释与概念，下面就来看看独热编码详细解释，只需四步，保证你理解独热编码，而且会做啦。
np.linalg.norm(x, axis = 1, keepdims = True) : 计算每一行的范数
这个问题中，明显要比之前的复杂很多，上节就是一个人来预测结婚年龄等。这节课，是俩个人的信息来预测，而且预测的事呢，虽然还是俩件，但是每件里都要有更详细的信息。
数据规约： 对于中型或小型的数据集而言，通过前面学习的预处理方式已经足以应对，但这些方式并不适合大型数据集。由于大型数据集一般存在数量庞大、属性多且冗余、结构复杂等特点，直接被应用可能会耗费大量的分析或挖掘时间，此时便需要用到数据规约。 数据规约类似数据集的压缩，它的作用主要是从原有数据集中获得一个精简的数据集，这样可以在降低数据规模的基础上，保留了原有数据集的完整特性。在使用精简的数据集进行分析或挖掘时，不仅可以提高工作效率，还可以保证分析或挖掘的结果与使用原有数据集获得的结果基本相同。 要完成数据规约这一过程，可采用多种手段，包括维度规约、数量规约和数据压缩。
参考文献－－－－－－－－－－OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客－－－－－－－－－－http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.
a：array_like 要重新形成的数组。 newshape：int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。 order：{‘C’，’F’，’A’}可选 使用此索引顺序读取a的元素，并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。’C’意味着使用C样索引顺序读取/写入元素，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。’F’意味着使用Fortran样索引顺序读取/写入元素，第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。注意，’C’和’F’选项不考虑底层数组的内存布局，而只是参考索引的顺序。’A’意味着在Fortran类索引顺序中读/写元素，如果a 是Fortran 在内存中连续的，否则为C样顺序。
plt.scatter(X.reshape(10), Y.reshape(10), c =label, s = 180, cmap = plt.cm.Spectral)中的cmap = plt.cm.Spectral是什么意思？
补充知识：python使用_pandas_用stack和unstack进行行列重塑（key-value变宽表）
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