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搜索资源列表

  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 官方入门教程

  2. Numpy 是python科学计算中的基础包，在诸多机器学习算法中的矩阵运算部分提供支持。官方英文版教程1.15.4版

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-11-29
    • 文件大小：595968
    • 提供者：cq_bd94

  1. Numpy用户指南.pdf

  2. 说明：本文档所有内容来源于网络 https://www.numpy.org.cn/user/ 目录 1. NUMPY 介绍 1 1.1 什么是 NUMPY? 1 1.2 为什么 NUMPY 这么快？ 3 1.3 还有谁在使用 NUMPY？ 3 2. 快速入门教程 4 2.1 先决条件 4 2.2 基础知识 4 2.2.1一个例子 5 2.2.2 数组创建 6 2.2.3 打印数组 8 2.2.4 基本操作 10 2.2.5 通函数 13 2.2.6 索引、切片和迭代 14 2.3 形状操纵 18

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_43976705

  1. Tensorflow官方文档中文版

  2. Tensorflow官方文档中文版，供大家学习！内容来源 英文官方网站 http://tensorflow.org 官方GiHb仓库 https://github.com/tensorflow/tensorflow 中文版 GitHub仓厍: https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorf'lowzh 参与者(按认领章节排序) 翻译 (YIZheng Tony Jin chenweican OngJIn btter Warn TICX ° wangalcc

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：bit_zx

  1. 浅析Python数据处理

  2. Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架，都是采用C语言编写，所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具，可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法，没有系统学习总结过，本博文总结了这三个框架的API。 以下是这三个框架的的简单介绍和区别： Numpy：经常用于数据生成和一些运算 Pandas：基于Numpy构建的，是Numpy的升级版本 Matplotlib：Python中强大的绘图工具 Numpy Numpy快速入门教程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_38571453

  1. Python 机器学习库 NumPy入门教程

  2. NumPy是一个Python语言的软件包，它非常适合于科学计算。在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础库。 本文是对它的一个入门教程。 介绍 NumPy是一个用于科技计算的基础软件包，它是Python语言实现的。它包含了： 强大的N维数组结构 精密复杂的函数 可集成到C/C++和Fortran代码的工具 线性代数，傅里叶变换以及随机数能力 除了科学计算的用途以外，NumPy也可被用作高效的通用数据的多维容器。由于它适用于任意类型的数据，这使得N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：107520
    • 提供者：weixin_38673694

  1. Python 数据处理库 pandas进阶教程

  2. 前言 本文紧接着前一篇的入门教程，会介绍一些关于pandas的进阶知识。建议读者在阅读本文之前先看完pandas入门教程。 同样的，本文的测试数据和源码可以在这里获取： Github：pandas_tutorial 。 数据访问 在入门教程中，我们已经使用过访问数据的方法。这里我们再集中看一下。 注：这里的数据访问方法既适用于Series，也适用于DataFrame。 基础方法：[]和. 这是两种最直观的方法，任何有面向对象编程经验的人应该都很容易理解。下面是一个代码示例： # select_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：305152
    • 提供者：weixin_38624437

  1. Data_Science_Learning:数据存储库Python数据科学和数据分析-源码

  2. 数据_科学_学习 与学习Python和数据科学/数据分析相关并创建的文档的资料库。 该存储库是实用的，初学者友好的数据分析入门，涵盖了Python，Numpy，Pandas，数据可视化和探索性数据分析的基础知识。 在哪里： 我们将看到专注于编码的动手教程 在云端使用Jupyter笔记本练习编码 建立真实的端到端课程项目 资料夹： 生产课程资料库中的数据科学 Python Impressionador课程资料库 Python做到零ao DS课程存储库 此存储库中使用的图像的存储库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42116672

  1. Aestheta:专注于开发和推广用于地理空间应用的AI技术的工业智囊团[请注意，该小组的成立是出于教育目的的学术活动，并不代表现实世界的组织]-源码

  2. 美学 一个专注于为地理空间应用开发和推广AI技术的工业智囊团 让我们开始滚动吧！ 入门：让我们看看GDA2030的先前教程，以了解我们可以从哪里开始。 在这里，我们可以学习一些，可以看到一些可以看到的示例，可以看到一些更技术，最后可以得到中。 我们开工吧！ 在我们的部分中查看我们最新的卫星分类和其他怪异测试... 入门 为了快速上手，请在新的笔记本中尝试以下 !git clone https://github.com/NSCC-COGS/Aestheta.git import Aesth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42122878

  1. dsp：Metis数据科学训练营-正式工作前资料库-源码

  2. 数据科学训练营工作前修订版2019 目录 1.电脑要求 查看对训练营所需的硬件的。 2.概述 在训练营开始之前我该怎么做准备？ 完成准备工作对于获得在Metis数据科学训练营中成功所必需的基础知识至关重要。 每个学生应该期望花费60多个小时的教程来熟悉软件安装，编辑器，命令行，Python（numpy，pandas等），线性代数和统计信息。 3.课前练习 所有练习必须在上课的第一天之前完成。 步骤0。入门 步骤0a。 步骤0b。 步骤1.安装 步骤1a。 步骤1b。 步骤2. 步骤3.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：189792256
    • 提供者：weixin_42161450

  1. 机器学习入门：机器学习简介-源码

  2. 机器学习导论 该存储库中的代码受和启发。 安装注意事项 本教程使用以下软件包： Python版本2.7.6 numpy版本1.9.2 scipy版本0.15.1 matplotlib版本1.4.3 scikit-learn版本0.16.0 ipython版本4.0.0，具有笔记本支持（版本4.0.1） 您也可以运行pipenv install安装所有必需的功能。 或者，选中“ 。 它为以不同方式安装scikit-learn提供了很好的指导。 我还为Vagrantfile提供了一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：649216
    • 提供者：weixin_42181545

  1. gmic-py：G'MIC图像处理框架的Python绑定-源码

  2. G'MIC的Python绑定-图像处理的全功能开源框架 仿制 gmic-py是用于的官方Python 3绑定，该绑定纯粹用Python的C API编写。 在上其Python软件包名称仅为gmic 。 该项目根据CeCILL许可证（类似于GNU公共许可证）进行。 您可以将gmic Python模块用于与台式机或服务器端图形软件，numpy，视频游戏，图像处理相关的项目。 请访问以获取快速入门，教程，API参考和gmic-py第三方集成。 gmic-py缓慢增长的社区gmic-py着周围：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_38530415

  1. Python Numpy库常见用法入门教程

  2. 本文实例讲述了Python Numpy库常见用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、简介 Numpy是一个常用的Python科学技术库，通过它可以快速对数组进行操作，包括形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等。许多Python库和科学计算的软件包都使用Numpy数组作为操作对象，或者将传入的Python数组转化为Numpy数组，因此在Python中操作数据离不开Numpy。 Numpy的核心是ndarray对象，由Python的n维数组封装而来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38578242

  1. Python Numpy库常见用法入门教程

  2. 本文实例讲述了Python Numpy库常见用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、简介 Numpy是一个常用的Python科学技术库，通过它可以快速对数组进行操作，包括形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等。许多Python库和科学计算的软件包都使用Numpy数组作为操作对象，或者将传入的Python数组转化为Numpy数组，因此在Python中操作数据离不开Numpy。 Numpy的核心是ndarray对象，由Python的n维数组封装而来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38715772

  1. python numpy模块教程与使用numpy进行机器学习相关用法示例

  2. 本博客介绍 numpy 模块的使用方法，并对机器学习中应用到的较多的一些方法进行重点讲解。 机器学习入门系列博客 文章目录一、创建numpy的数组（矩阵）1 np.array()2 np.asarray()3 生成某一个值的特定矩阵4 创建等步长数组5 使用随机的方法创建数组二、numpy array 的基本属性和操作1 基本属性2 数据访问方法3 数组形状改变三、numpy数组合并和分割1 合并操作2 分割操作四、numpy 相关运算1 Universial Function2 矩阵运算3 向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：120832
    • 提供者：weixin_38695751

  1. Python科学计算之NumPy入门教程

  2. 前言 NumPy是Python用于处理大型矩阵的一个速度极快的数学库。它允许你在Python中做向量和矩阵的运算，而且很多底层的函数都是用C写的，你将获得在普通Python中无法达到的运行速度。这是由于矩阵中每个元素的数据类型都是一样的，这也就减少了运算过程中的类型检测。 矩阵基础 在 numpy 包中我们用数组来表示向量，矩阵和高阶数据结构。他们就由数组构成，一维就用一个数组表示，二维就是数组中包含数组表示。 创建 # coding: utf-8 import numpy as np

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：72704
    • 提供者：weixin_38635684

  1. Python 绘图库 Matplotlib 入门教程

  2. 运行环境 由于这是一个Python语言的软件包，因此需要你的机器上首先安装好Python语言的环境。关于这一点，请自行在网络上搜索获取方法。 关于如何安装Matplotlib请参见这里：Matplotlib Installing。 笔者推荐大家通过pip的方式进行安装，具体方法如下： sudo pip3 install matplotlib 本文中的源码和测试数据可以在这里获取：matplotlib_tutorial 本文的代码示例会用到另外一个Python库：NumPy。建议读者先对NumP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：232448
    • 提供者：weixin_38592758

  1. Python中的Numpy入门教程

  2. 1、Numpy是什么 很简单，Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。 在以下的代码示例中，总是先导入了numpy：复制代码 代码如下:>>> import numpy as np>>> print np.version.version1.6

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_38715831

  1. python寻找list中最大值、最小值并返回其所在位置的方法

  2. 实例如下所示： c = [-10,-5,0,5,3,10,15,-20,25] print c.index(min(c)) # 返回最小值 print c.index(max(c)) # 返回最大值 以上这篇python寻找list中最大值、最小值并返回其所在位置的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:numpy找出array中的最大值,最小值实例Python中的Numpy入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：25600
    • 提供者：weixin_38747815

  1. Gaussium:用Python 3编写的量子化学程序，支持RHF，UHF，TDHF，CIS，MP2，DFT，CCSD和CCSD（T）方法-源码

  2. 介绍 使用numpy和scipy库用Python3编写的基本量子化学程序。 当前，该程序完全支持RHF，UHF，CIS，TDHF，DFT，CCSD和CCSD（T）。 我的下一个计划是在程序中实现DFT。 我使用Attlia Szabo和Neil S. Ostlunds的《现代量子化学：高级电子结构理论入门》和《计算量子化学手册》的David B. Cooks作为我对电子结构计算背后的理论和方法的主要参考。 的开发人员资源对于项目的成功也是非常宝贵的，并且拥有许多出色的教程和编程示例。 指示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：230400
    • 提供者：weixin_42153801