Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
作者 | Sabri Bolkar 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 零拷贝和内存数据管理器 Vineyard（v6d） 最近发布了 0.13.2 版本，为 Python/C++ 开发和 Kubernetes 部署带来了改进的功能。它是作为 CNCF 沙箱项目 来进行维护的，并提供了分布式操作符，可用于在集群节点内或跨集群节点共享不可变数据。V6d 特别适用于大型（分片）数据集上（例如大语言和图模型）的深度网络训练。它的开发目前由阿里巴巴的一个工程团队领导。 零拷贝 和 内存 数据分布是许多实时
在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域，有非常丰富的包可以选择，numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。
Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
众所周知，Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
Python由于其易用性而成为最流行的语言，它提供了许多库，使程序员能够开发更强大的软件，以并行运行模型和数据转换。
导读：Python中常会用到一些专门的库，如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib。数据处理常用到NumPy、SciPy和Pandas，数据分析常用到Pandas和Scikit-Learn，数据可视化常用到Matplotlib，而对大规模数据进行分布式挖掘时则可以使用Pyspark来调用Spark集群的资源。
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
在numpy1.17开始，Generator代替RandomState，但是网上的博客多比较老，还都是介绍的RandomState，写这篇文章介绍一下新的numpy.random的基本使用。以下展示的是新版Generator和旧版RandomState的比较：
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
NumPy（Numerical Python）是一个强大的Python库，用于进行科学计算和数值操作。它提供了高性能的多维数组对象（numpy.array）以及用于处理这些数组的各种函数。NumPy是许多数据科学和机器学习库的基础，如Pandas、SciPy和Scikit-learn等。本文将深入介绍NumPy库的使用，包括数组的创建、操作、数学运算、统计分析等方面。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
在我们做机器学习模型的研究或者是学习的时候，在完成了训练之后，有时候会希望能够将相应的参数保存下来。否则的话，如果是在Notebook当中，当Notebook关闭的时候，这些值就丢失了。一般的解决方案是将我们需要的值或者是数组“持久化”，通常的做法是存储在磁盘上。
这篇笔记适合机器学习初学者，我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组，故开始入门机器学习，希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，但能够系统的学习，窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了，也就进入了门槛，但要想取得不错的成绩，那还需努力，这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容，但不要害怕，都是基础内容，不要对数学产生恐慌，因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。
注：不少学过点编程语言的人，都会抱怨 Python 语言的程序执行速度慢，因此对学习和使用此语言嗤之以鼻。暂且不论程序的执行速度是否是开发者追求的唯一目标（有意对此进行争论的，请参阅人民邮电出版社出版的《编程的原则》一书），单就提升 Python 计算速度而言，并行计算是一个重要的选项。本文即为这方面的入门资料。
Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。
让我们考虑一下金融市场的情况。 当您考虑金融市场时，会有巨大的相互联系的互动网络。 政府，银行，投资基金，保险公司，养老金，个人投资者和其他人都参与了这种金融工具的交换。 您不能简单地模拟市场参与者之间的所有互动，因为参与金融交易的每个人都有不同的动机和不同的风险/回报目标。 还有其他因素会影响金融资产的价格。 即使为一个资产价格建模也需要您做大量工作，并且不能保证成功。 用数学术语来说，这没有封闭形式的解决方案，这为利用科学计算提供了一个很好的案例，您可以在其中使用高级计算技术来解决此类问题。
分析，调试和测试是开发过程的组成部分。 您可能熟悉单元测试的概念。 单元测试是程序员编写的用于测试其代码的自动测试。 例如，这些测试可以单独测试函数或函数的一部分。 每次测试仅测试一小部分代码。 这样做的好处是提高了对代码质量的信心，可重复进行的测试，以及副作用，使代码更清晰，更正确。 单元测试还促进了协作编辑，因为通常没有人会自己理解复杂项目中的所有代码，因此，单元测试可防止贡献者破坏现有代码。 Python 对单元测试有很好的支持。 NumPy 添加了numpy.testing包，以帮助 NumPy 对单元测试进行编码。
上一篇文章当中曾经提到过，同样大小的数据，使用Numpy的运算速度会是我们自己写循环来计算的上百倍甚至更多。并且Numpy的API非常简单，通常只要简单几行代码就可以完成非常复杂的操作。
在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。
本文是【统计师的Python日记】第3天的日记 回顾一下，第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型；第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 复习大纲： 一、为什么学Python？ 二、安装与熟悉 三、容器 四、函数 五、循环与条件 六、类 日记小结 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 今天将带来第三天的学习日记。 细（tiāo）心（cì）的朋友会发现，第二天的日记写成日期是14年9月，也就是说“第2天”到“第3
arr=np.array(data) #将列表转为numpy.ndarray np.array([2,4])
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
请注意，本文编写于 980 天前，最后修改于 980 天前，其中某些信息可能已经过时。
本文是使用python进行图像基本处理系列的第四部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》、《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》及《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part III》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容，并不会加入任何工程项目中的图像处理内容，本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识，出于这个原因，本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作，此外，还会时不时的使用其他类型的工具库，比如图像处理中常用的OpenCV等： 本系列分为四个部分，分别为part I、part II、part III及part IV。刚开始想把这个系列分成两个部分，但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷，因此不得不把它分成四个部分。系列所有的源代码地址：GitHub-Image-Processing-Python。现在，让我们开始吧！
Numpy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包，其提供了矩阵运算的功能。本文带你了解Numpy的一些核心知识点。
当你第一次执行时，代码会报错（我一直没有解决），但是同样的代码框再执行一次，就能够正常跑通了。Matplotlib 是一个专业的数据可视化的 Python 包。除了折线图、直方图和热力图，Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。
如果你对我的代码有兴趣，可以在我的 GitHub 查看。当你第一次执行时，代码会报错（我一直没有解决），但是同样的代码框再执行一次，就能够正常跑通了。Matplotlib 是一个专业的数据可视化的 Python 包。除了折线图、直方图和热力图，Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
数组编程为访问、操纵和操作向量、矩阵和高维数组数据提供了功能强大、紧凑且易于表达的语法。NumPy是Python语言的主要数组编程库。它在物理、化学、天文学、地球科学、生物学、心理学、材料科学、工程学，金融和经济学等领域的研究分析流程中起着至关重要的作用。例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。NumPy是构建Python科学计算生态系统的基础。它是如此普遍，甚至在针对具有特殊需求对象的几个项目已经开发了自己的类似NumPy的接口和数组对象。由于其在生态系统中的中心地位，NumPy越来越多地充当此类数组计算库之间的互操作层，并且与其应用程序编程接口（API）一起，提供了灵活的框架来支持未来十年的科学计算和工业分析。
除了明显的科学计算用途之外，Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器，定义任意的数据类型。这些都使得Numpy能够无缝、快速地与各种数据库集成。
因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。
如果要对嵌套列表进行数组运算，可以使用循环来完成。例如，要为嵌套列表中的每一个元素都加上 1，可以使用下面的嵌套列表推导式
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
引入一下 Numpy模块， Numpy的数组使用可以查看一下帮助文档， Numpy的 array数组类型必须是一致的（后面会讲）
Python数据分析之初识numpy常见方法使用案例
在现代数据科学和机器学习领域，随机性是解决许多问题的关键。而NumPy作为Python中一流的科学计算库，其强大的随机函数模块为我们提供了丰富的工具，用以模拟实验、生成数据或执行随机抽样。本文将深入探讨NumPy中常用的随机函数，为你揭示其背后的原理以及如何在数据科学项目中充分利用这些功能。无论你是新手还是经验丰富的开发者，本文都将帮助你更好地理解和应用NumPy的随机函数，为你的项目注入新的活力。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Numpy包的使用，介绍了Numpy库的一些基本函数和一些简单用法，以及图像灰度变换，这一次为大家详细讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化。 图像的缩放、均
Theano是一个Python库，它允许你定义、优化和求值数学表达式，特别是具有多维数组（numpy.ndarray）的数学表达式。对于涉及大量数据的问题，使用Theano可以获得与手工编写的C实现不相上下的速度。它还可以通过利用最近的GPU超过CPU上的C多个数量级。
语法：numpy.arange([start, ] stop, [step, ]dtype=None)
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
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