- Python 是您在数据科学领域遇到的最流行的语言，因为它的简单性、庞大的社区和开源库的巨大可用性。 Python 是您在数据科学领域遇到的最流行的语言，因为它的简单性、庞大的社区和开源库的巨大可用性。
- 涨知识了， 没想到 Numpy和 Pandas的差异，这么多。 涨知识了， 没想到 Numpy和 Pandas的差异，这么多。
- 报错numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array with shape (370, 370) and data type float64 原因最主要的还是电脑内存不足，因为需要处理的数据量太大，GPU性能不够，存在内存溢出现象但实际上它保存的不是模型文件，而是参数文件文件。在模型文件... 报错numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.04 MiB for an array with shape (370, 370) and data type float64 原因最主要的还是电脑内存不足，因为需要处理的数据量太大，GPU性能不够，存在内存溢出现象但实际上它保存的不是模型文件，而是参数文件文件。在模型文件...
- 文章和代码等已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 python数据分析 也可获取。NumPy的部分功能如下：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。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操... 文章和代码等已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 python数据分析 也可获取。NumPy的部分功能如下：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。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操...
- 前言我们都知道程序中可通过定义函数来减少工作量,提高代码的可重用性,从而提高我们的开发效率.我们一直import的是别人的模块,那如果我们需要使用自己的模块,或者开发一个自己的模块供别人使用,我们自己造轮子该怎么做呢?我们实际的开发中,只在一个文件中编写代码是不太可能的,当开发大型项目的时候,一个文件过于臃肿,第一个是不利于阅读,代码可读性极差,还不利于团队协作开,所以这时候我们需要引入模块... 前言我们都知道程序中可通过定义函数来减少工作量,提高代码的可重用性,从而提高我们的开发效率.我们一直import的是别人的模块,那如果我们需要使用自己的模块,或者开发一个自己的模块供别人使用,我们自己造轮子该怎么做呢?我们实际的开发中,只在一个文件中编写代码是不太可能的,当开发大型项目的时候,一个文件过于臃肿,第一个是不利于阅读,代码可读性极差,还不利于团队协作开,所以这时候我们需要引入模块...
- NumPy 的线性代数模块提供了多种方法来在任何 numpy 数组上应用线性代数。可以找到：数组的秩、行列式、跟踪等。矩阵的特征值矩阵和向量积（点积、内积、外积等）、矩阵求幂求解线性或张量方程等等！# 将 numpy 导入为 npimport numpy as np A = np.array([[6, 1, 1], [4, -2, 5], ... NumPy 的线性代数模块提供了多种方法来在任何 numpy 数组上应用线性代数。可以找到：数组的秩、行列式、跟踪等。矩阵的特征值矩阵和向量积（点积、内积、外积等）、矩阵求幂求解线性或张量方程等等！# 将 numpy 导入为 npimport numpy as np A = np.array([[6, 1, 1], [4, -2, 5], ...
- 二元运算符作用于位，进行逐位运算。二元运算只是组合两个值以创建新值的规则。numpy.bitwise_and()： 此函数用于计算两个数组元素的按位与。 此函数计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位与。代码#1：# 解释 bitwise_and() 函数的 Python 程序 import numpy as geekin_num1 = 10in_num2 = 11 print ("Inpu... 二元运算符作用于位，进行逐位运算。二元运算只是组合两个值以创建新值的规则。numpy.bitwise_and()： 此函数用于计算两个数组元素的按位与。 此函数计算输入数组中整数的底层二进制表示的按位与。代码#1：# 解释 bitwise_and() 函数的 Python 程序 import numpy as geekin_num1 = 10in_num2 = 11 print ("Inpu...
- NumPy 或 Numeric Python 是一个用于计算同质 n 维数组的包。在 numpy 维度中称为轴。为什么我们需要 NumPy ？出现了一个问题，当 python 列表已经存在时，为什么我们需要 NumPy。答案是我们不能直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接将两个列表相乘，我们必须逐个元素地进行。这就是 NumPy 发挥作用的地方。示例 #1：# 演示需要 Num... NumPy 或 Numeric Python 是一个用于计算同质 n 维数组的包。在 numpy 维度中称为轴。为什么我们需要 NumPy ？出现了一个问题，当 python 列表已经存在时，为什么我们需要 NumPy。答案是我们不能直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接将两个列表相乘，我们必须逐个元素地进行。这就是 NumPy 发挥作用的地方。示例 #1：# 演示需要 Num...
- Face3D 是博主做本科毕设时的灵感来源，相对于现在各式各样的深度学习人脸重建方法，Face3D 中所使用的3DMM模型以及利用二维特征点进行三维人脸拟合时所使用的黄金标准算法展示了经典算法的精简有效。 本系列文章系博主在CSDN原文章上的整合修改，如有疑问可以随时交流。 PS：封面图来源是个人十分喜欢的画师ちょん＊，侵删。 Face3D 是博主做本科毕设时的灵感来源，相对于现在各式各样的深度学习人脸重建方法，Face3D 中所使用的3DMM模型以及利用二维特征点进行三维人脸拟合时所使用的黄金标准算法展示了经典算法的精简有效。 本系列文章系博主在CSDN原文章上的整合修改，如有疑问可以随时交流。 PS：封面图来源是个人十分喜欢的画师ちょん＊，侵删。
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- 1. 多维数组介绍Numpy（Numerical Python 的简称），是 Python 数值计算最重要的基础包之一，大多数提供科学计算的包都以 Numpy 的 ndarray（多维数组）为构建基础。下面我们就通过一些实例来初步了解下 ndarray，要想使用 ndarray，需要导入 numpy 库。ndarray 的创建非常简单，只需要将列表传入到 array() 函数即可。例如：im... 1. 多维数组介绍Numpy（Numerical Python 的简称），是 Python 数值计算最重要的基础包之一，大多数提供科学计算的包都以 Numpy 的 ndarray（多维数组）为构建基础。下面我们就通过一些实例来初步了解下 ndarray，要想使用 ndarray，需要导入 numpy 库。ndarray 的创建非常简单，只需要将列表传入到 array() 函数即可。例如：im...
- 13.1.5 直方图【1】普通频次直方图mu, sigma = 100, 15x = mu + sigma * np.random.randn(10000)plt.hist(x, bins=50, facecolor='g', alpha=0.75)(array([ 1., 0., 0., 5., 3., 5., 1., 10., 15., 19., 37... 13.1.5 直方图【1】普通频次直方图mu, sigma = 100, 15x = mu + sigma * np.random.randn(10000)plt.hist(x, bins=50, facecolor='g', alpha=0.75)(array([ 1., 0., 0., 5., 3., 5., 1., 10., 15., 19., 37...
- 11.6 分组和数据透视表df = pd.DataFrame({"key":["A", "B", "C", "C", "B", "A"], "data1": range(6), "data2": np.random.randint(0, 10, size=6)})df<style scoped> .dataframe... 11.6 分组和数据透视表df = pd.DataFrame({"key":["A", "B", "C", "C", "B", "A"], "data1": range(6), "data2": np.random.randint(0, 10, size=6)})df<style scoped> .dataframe...
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- ⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解，精炼地总结语法中的重点，详解难点，面向零基础及入门的学习者，通过专栏的学习可以熟练掌握python编程，同时为后续的数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。🔥本文已收录于Python基础系列专栏： Python基础系列教程 欢迎订阅，持续更新。 10.1 为什么要用Numpy 10.1.1 低效的Python for循环【例... ⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解，精炼地总结语法中的重点，详解难点，面向零基础及入门的学习者，通过专栏的学习可以熟练掌握python编程，同时为后续的数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。🔥本文已收录于Python基础系列专栏： Python基础系列教程 欢迎订阅，持续更新。 10.1 为什么要用Numpy 10.1.1 低效的Python for循环【例...
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