【数据分析学习笔记day05】科学计算工具NumPy+Numpy(Numerical Python)+Scipy +参考学习资料+提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于多

Numpy(Numerical Python)

Numpy:提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于多维数组(矩阵)处理的库。用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发,是个很基础的扩展,Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。

  • 高性能科学计算和数据分析的基础包
  • ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速、节省空间
  • 矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量运算
  • 线性代数、随机数生成
  • import numpy as np

Scipy

Scipy :基于Numpy提供了一个在Python中做科学计算的工具集,专为科学和工程设计的Python工具包。主要应用于统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解、稀疏矩阵等,在数学系或者工程系相对用的多一些,和数据处理的关系不大, 我们知道即可,这里不做讲解。

  • 在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程常用的库函数
  • 线性代数、常微分方程求解、信号处理、图像处理
  • 一般的数据处理numpy已经够用
  • import scipy as sp

参考学习资料:

Python、NumPy和SciPy介绍:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial

NumPy和SciPy快速入门:https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

Copyright © BigCat all right reserved,powered by Gitbook「Revision Time: 2017-03-12 22:16:30」

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01-14 15:08
东南大学 Java
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2024-12-27 23:45
已编辑
三江学院 Java
程序员牛肉:死局。学历+无实习+项目比较简单一点。基本就代表失业了。 尤其是项目,功能点实在是太假了。而且提问点也很少。第一个项目中的使用jwt和threadlocal也可以作为亮点写出来嘛?第二个项目中的“后端使用restful风格”,“前端采用vue.JS”,“使用redis”也可以作为亮点嘛? 项目实在是太简单了,基本就是1+1=2的水平。而你目标投递的肯定也是小厂,可小厂哪里有什么培养制度,由于成本的问题,人家更希望你来能直接干活,所以你投小厂也很难投。基本就是死局,也不一定非要走后端这条路。可以再学一学后端之后走测试或者前端。 除此之外,不要相信任何付费改简历的。你这份简历没有改的必要了,先沉淀沉淀
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