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  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. 深入了解NumPy 高级索引

  2. NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 整数数组索引 以下实例获取数组中(0,0)，(1,1)和(2,0)位置处的元素。 import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0]] print (y) 输出结果为： [1  4  5] 以下实例获取了 4X3 数组中的四个角的元素。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38680625

  1. 浅析NumPy 切片和索引

  2. ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 – n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。 import numpy as np a = np.arange(10) s = slice(2,7,2) # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2 print (a[s]) 输出结果为： [2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38607864

  1. 机器学习篇—Numpy数值计算基础（下）

  2. Numpy库是支持 Python 语言的数值计算第三方库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力；是机器学习的必不可少的工具。本文是在学习了Numpy数值计算课程之后，做的些许笔记。 文章目录Numpy数组的索引与切片Numpy数组排序、搜索及计数 Numpy数组的索引与切片 数组索引 //一维数据索引 data[x] //索引一个数 data[[x,y,z]]//索引多个数 //二维数据索引 data[x,y]//索引一个数 data[[x1,x2],[y1,y2]]//索引两个数 //三维

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38508497

  1. Numpy 四 切片和索引

  2. NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 – n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。 import numpy as np a = np.arange(10) s = slice(2,7,2) # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2 print (a[s]

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_38707192

  1. NumPy 切片和索引

  2. NumPy 切片和索引 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 – n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。 实例 import numpy as np a = np.arange(10) s = slice(2,7,2) # 从索引 2 开始到索引 7 停止，间隔为2 print

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38559646

  1. numpy 索引及切片

  2. numpy 索引及切片基本索引及切片一维数组二维数组三维数组布尔型索引及切片数组索引及切片值的更改、复制 基本索引及切片 一维数组 import numpy a = numpy.arange(0,20) print(a) print(a[4]) print(a[4:10]) 二维数组 import numpy b = numpy.arange(0,16).reshape(4,4) print(b) print(b[2]) # 切片为下一维度的一个元素，所以是一维数组 print(b[2][1]

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38704156

  1. numpy 索引及切片

  2. numpy 索引及切片基本索引及切片一维数组二维数组三维数组布尔型索引及切片数组索引及切片值的更改、复制 基本索引及切片 一维数组 import numpy a = numpy.arange(0,20) print(a) print(a[4]) print(a[4:10]) 二维数组 import numpy b = numpy.arange(0,16).reshape(4,4) print(b) print(b[2]) # 切片为下一维度的一个元素，所以是一维数组 print(b[2][1]

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38526421

  1. numpy 索引及切片

  2. numpy 索引及切片基本索引及切片一维数组二维数组三维数组布尔型索引及切片数组索引及切片值的更改、复制 基本索引及切片 一维数组 import numpy a = numpy.arange(0,20) print(a) print(a[4]) print(a[4:10]) 二维数组 import numpy b = numpy.arange(0,16).reshape(4,4) print(b) print(b[2]) # 切片为下一维度的一个元素，所以是一维数组 print(b[2][1]

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38653664

  1. Python数据分析实战【第三章】1.4- Numpy索引及切片【python】

  2. 【课程1.4】 Numpy索引及切片 核心：基本索引及切片 / 布尔型索引及切片 1.基本索引及切片 ar = np.arange(20) print(ar) print(ar[4]) print(ar[3:6]) print('-----') # 一维数组索引及切片 ar = np.arange(16).reshape(4,4) print(ar, '数组轴数为%i' %ar.ndim) # 4*4的数组 print(ar[2], '数组轴数为%i' %ar[2].ndim) # 切片

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38579899