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搜索资源列表

  1. scikit-learn-0.13.1.win32-py3.2.‌exe

  2. scikit-learn 机器学习包，很好的工具。但是官方网站没有适合python3.x的，在国外unofficial网站下载。（网址见我的博文python、数据收集、数据分析） 安装前要先安装numpy、scipy两个包。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2013-04-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：database_zbye

  1. NumPy学习指南 第2版

  2. 网上有许多NumPy的教程，但很多是零散的知识点，这本书是系统全面地讲解NumPy的工具书

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-07-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：du_qi

  1. 适用于win32位python2.7版本matplotlib-1.4.2.7,numpy-1.8.1,datautil,pyparsing

  2. 适用于Window32位的python2.7插件。在使用NumPy进行学习统计计算时是枯燥的，大量的数据令我们很头疼，所以我们需要把它图形化显示。 Matplotlib是一个Python的图形框架，类似于MATLAB和R语言，非常方便

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-08-30
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：u013758116

  1. python3.2对应的机器学习环境相关库

  2. python3.2对应的机器学习环境相关库，包括,numpy,matplotlib,scipy,scikit-learn,easy_install文件等 http://blog.csdn.net/u013634684/article/details/48289459安装教程

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2015-11-06
    • 文件大小：54525952
    • 提供者：u013634684

  1. Python 2.7.11 附带 NumPy 和 Matplotlib

  2. Python 2.7.11 附带必要的Numpy和Matplotlib函数库，均为64位，windows下一步安装到位，适合初学者配置环境

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-01-21
    • 文件大小：50331648
    • 提供者：kafeibanlv1234

  1. NumPy学习指南

  2. 第1章　NumPy快速入门 1.1 　Python 1.2 　动手实践：在不同的操作系统上安装Python 1.3 　Windows 1.4 　动手实践：在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython 1.5 　Linux 1.6 　动手实践：在Linux上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython 1.7 　Mac OS X 1.8 　动手实践：在Mac OS X上安装NumPy、Matplotlib和SciPy 1.9 　动手实践：

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-09-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_34983659

  1. NumPy学习指南（第2版）.pdf

  2. numpy是一个优秀的科学计算库，本书给大家提供了大量的参考，致力于向初中级python编程人员使用，本书从numpy 安装讲起，逐渐过度到数组对象，常用函数，矩阵运算、线性代数，金融函数等内容，致力于向向python人员使用，另外，通过书中的丰富的实例，你还会Matplotlib 绘图，并结合使用其他的Python科学计算库，让工作更有成效，让代码更加简洁而高效

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-09-18
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：wngjiayou

  1. python教程NumPy学习（第2版）配套代码

  2. 大数据学习基础，python教程NumPy学习（第2版）配套代码.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-14
    • 文件大小：86016
    • 提供者：yemao343753666

  1. numpy-1.11.2-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl

  2. 安装tensorflow必备，网上安装教程都是坑，其实就是google的坑，就这一个文件，轻松安装tensorflow,深度学习欢迎您！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-26
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：shuiii

  1. NumPy学习指南(第2版)

  2. NumPy学习指南第2版 NumPy学习指南第2版 NumPy学习指南第2版 NumPy学习指南第2版

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-01-02
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：alang85

  1. Python学习安装必备pywin32-220.win32-py2.7+numpy-1.14.2+mkl-cp27-cp27m-win32.rar

  2. 这两个文件都已用使用过，是win32的2.7。其他库模块直接用pip install安装就好了。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-31
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：king__0

  1. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008

  1. numpy 1.14.2官方参考文档

  2. numpy 1.14.2官方参考文档 关于numpy学习和使用的英文说明

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-16
    • 文件大小：570368
    • 提供者：cc13949459188

  1. 【Python数据分析系列3】Numpy学习——数组的基本数学计算（加、减、乘、除）

  2. 目录数组的加、减、乘、除运算1. 数组的加法2. 数组的减法3. 数组的乘法4. 数组的除法 数组的加、减、乘、除运算 今天我们来一起学习关于数组的一些基本数学计算中，对于数值型元素的数组，可以参与各种数学计算，这是Numpy数组功能的强大。今天学习的是数组的的加、减、乘、除法，Let‘s go！顺便巩固上篇博客关于数组的建立和数组方法 1. 数组的加法 import numpy as np one = np.ones(4).reshape(2,2) print('数组与标量相加one + 1：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38665944

  1. Pytorch学习笔记Day一（Numpy学习）

  2. Numpy学习 数组有几个非常重要的概念 1、维度Dimensions,叫作轴axes 2、轴的个数叫作秩rank 例： [[0,0,0],  [0,0,0]] ndarray.ndim = 2：数组轴的个数。二维数组 ndarray.shape = （2，3）:数组的维度。(n,m) ndarray.size = 6:数组元素总个数。n*m ndarray.dtype = int64:数组元素数据类型。 ndarray.itemsize= 8:数组元素所占字节数。 ndarray.data:通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38625599

  1. numpy学习（二）

  2. numpy学习二 import numpy as np a=np.arange(2,14).reshape((3,4)) a array([[ 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13]]) #最小值的下标 np.argmin(a) 0 #最大值索引 np.argmax(a) 11 #平均值 np.mean(a) 7.5 #中位数 np.median(a) 7.5 #累加 np.cumsu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_38656364

  1. numpy学习（三）

  2. numpy学习三 import numpy as np a=np.array([1,1,1]) b=np.array([2,2,2]) #vertical 合并 即上下合并 np.vstack((a,b)) array([[1, 1, 1], [2, 2, 2]]) #horizontal 合并 np.hstack((a,b)) array([1, 1, 1, 2, 2, 2]) a[:,np.newaxis] array([[1], [1],

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_38650379

  1. Numpy 改变数组维度的几种方法小结

  2. 来自 《Python数据分析基础教程：Numpy 学习指南（第2版）》 Numpy改变数组维度的方法有： reshape() ravel() flatten() 用元组设置维度 transpose() resize() 下面将依次进行说明 0. 首先，创建一个多维数组 from numpy import * a = arange(24) 得到： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23] 1.resha

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38743119

  1. numpy学习笔记(一)-ndarry

  2. *.数据的维度: 相同地位的数据放到一起,感觉用张量理解就好*.列表和数组的区别: 列表相当于集合,成员的类型可以不同,编程理解*.高维数据:仅仅利用数据的最基本的二元关系展示数据间的复杂关系.(用键值对表示,比如xml)*.数据维度的python表示:     一维数据:列表(有序)和集合类型(无序)     二维及高维数据:列表     高维数据:字典类型及数据表达格式(JSON,XML,YAML)*.numpy功能: 1.提供了强大的N维数组对象ndarray 2.广播功能函数 3.整合c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：992256
    • 提供者：weixin_38499706

  1. Numpy学习-(2)

  2. 我学习numpy过程的记录 1. 切片和索引 （1） 两种切片方式示例： (2) 多维数组： import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print(a) # 从某个索引处开始切割 print('从数组索引 a[1:] 处开始切割') print(a[1:]) print (a[...,1]) # 第2列元素 print (a[1,...]) # 第2行元素 [[1 2 3] [3 4 5] [4 5 6]

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38727579
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