****-Python数据分析与科学计算基础篇：NumPy图解，使抽象的数据具象为可触摸的图形-深度学习...
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****-Python数据分析与科学计算基础篇：NumPy图解，使抽象的数据具象为可触摸的图形-深度学习
学习有效期：永久观看
学习时长：511分钟
学习计划：9天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：关东升
技术总监/研发总监
讲师介绍：一个在IT领域摸爬滚打20多年的老程序员、软件架构师、培训讲师、IT作家。 熟悉Java、Kotlin、Python、iOS、Android、游戏开发、数据库开发与设计、软件架构设计等多种IT技术。 参与设计和开发北京市公交一卡通百亿级大型项目，开发国家农产品追溯系统、金融系统微博等移动客户端项目。 近期为中国移动、中国联通、南方航空、中石油、工商银行、平安银行和天津港务局等企事业单位授课。 著有《Java从小白到大牛》、《Kotlin从小白到大牛》、《iOS开发指南》、《Android网络游戏开发实战》、《Cocos2d-x实战》系列和《JSP网络程序设计》等40多部计算机书籍。
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「你将学到什么？」
本课程介绍了NumPy库的方法面面，其中包括了：NumPy简介、环境搭建、编写NumPy程序、二维数组、访问数组、数组操作、通用函数、更多函数、线性代数、高维数组和数组的保存与读取。
本课程采用图解方法讲解。由于NumPy库涉及到大量的高维数组运算，理解起来非常抽象，通过图解方法使这一过程变的一目了然、容易理解。
「课程学习目录」
| 第1章：NumPy简介 |
| 1.课程介绍 |
| 2.学习NumPy前置知识点 |
| 3.NumPy是什么 |
| 4.为什么选择NumPy |
| 5.课后练习 |
| 第2章：环境搭建 |
| 1.使用pip-Windows安装NumPy等库 |
| 2.安装IPython |
| 3.Windows安装Anaconda |
| 4.Linux安装Anaconda |
| 5.macOS安装Anaconda |
| 6.开发工具 |
| 7.IPython shell |
| 8.Jupyter Notebook |
| 9.Spyder |
| 10.课后练习 |
| 第3章：编写NumPy程序 |
| 1.创建一维数组 |
| 2.指定数组数据类型 |
| 3.更多数据类型 |
| 4.类型代码和字节序 |
| 5.类型转换 |
| 6.使用arange函数 |
| 7.等差数列与linspace函数 |
| 8.等比数列与logspace函数 |
| 9.课后练习 |
| 第4章：二维数组 |
| 1.创建二维数组 |
| 2.重新设置维度 |
| 3.使用ones函数 |
| 4.使用zeros函数 |
| 5.使用empty函数 |
| 6.使用full函数 |
| 7.使用identity和eye函数 |
| 8.数组的属性 |
| 9.数组的轴 |
| 10.数组转置 |
| 11.课后练习 |
| 第5章：访问数组 |
| 1.索引访问 |
| 2.一维数组切片访问 |
| 3.二维数组切片访问 |
| 4.布尔索引 |
| 5.一维数组花式索引 |
| 6.二维数组花式索引 |
| 7.迭代数组 |
| 8.课后练习 |
| 第6章：数组操作 |
| 1.使用concatenate函数 |
| 2.使用hstack函数 |
| 3.使用vstack函数 |
| 4.使用split函数 |
| 5.使用hsplit和vsplit函数 |
| 6.算术运算 |
| 7.标量广播 |
| 8.数组广播 |
| 9.课后练习 |
| 第7章：通用函数 |
| 1.通用函数 |
| 2.算数运算函数 |
| 3.关系运算函数 |
| 4.自定义通用函数 |
| 5.课后练习 |
| 第8章：更多函数 |
| 1.常用随机数 |
| 2.正态分布随机数 |
| 3.排序 |
| 4.求和 |
| 5.最大值 |
| 6.最小值 |
| 7.mean（平均值） |
| 8.average（加权平均值） |
| 9.unique函数 |
| 10.where函数 |
| 11.课后练习 |
| 第9章：线性代数 |
| 1.矩阵点乘 |
| 2.行列式 |
| 3.逆矩阵 |
| 4.课后练习 |
| 第10章：高维数组 |
| 1.创建高维数组 |
| 2.索引访问高维数组 |
| 3.切片访问高维数组 |
| 4.课后练习 |
| 第11章：数组的保存与读取 |
| 1.数组的保存 |
| 2.数组的读取 |
| 3.课后练习 |
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