numpy学得还不错？来试试这20题（下）

2020-08-27

作者：刘早起 来源：早起Python 大家好，这篇是接上篇《numpy学得还不错？来试试这20题（上）》，又到了numpy进阶修炼专题。numpy大家应该不陌生了，看了太多的原理讲解之后，用刷题来学习是最有效的方法， ...

numpy学得还不错？来试试这20题！（上）

2020-08-27

作者：刘早起 来源：早起Python 大家好，又到了numpy进阶修炼专题。numpy大家应该不陌生了，看了太多的原理讲解之后，用刷题来学习是最有效的方法，本文将带来20个NumPy经典问题，附赠20段实用代码 ...

numpy学的还不错？来试试这20题！

2020-07-20

numpy是一款功能强大的python库,通常被用来存储和处理大型矩阵。numpy可以支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库 。相信大家在数据分析过程中一定少不了numpy的帮助，为了帮助大 ...

关于numpy概念的简单理解

2020-07-06

numpy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象(如掩码数组和矩阵)，以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、 ...

python知识普及：numpy基础操作

2020-06-10

Numpy基础数据结构 import numpy as np ar = np.array([[1,2,3], [3,4,6], [4,5,7]])  # 二维数组 print(ar) print(type(ar)) ar [[1 2 3] [3 4 6] [4 5 7]] array([[1, 2, 3],       ...

python numpy库中矩阵用法指南！

2020-05-29

矩阵是一个由m*n个数排成的m行n列的表称为m行n列的矩阵，简称为m*n矩阵。下面的矩阵是一个3*2(3乘2)矩阵，因为它有三行四列。 在数学的概念中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最 ...

python numpy 一维数组转变为多维数组的实例

2018-08-14

python numpy 一维数组转变为多维数组的实例 今天小编就为大家分享一篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 如下所示： &nbs ...

基于Python中numpy数组的合并实例讲解

2018-08-14

基于Python中numpy数组的合并实例讲解 下面小编就为大家分享一篇基于Python中numpy数组的合并实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 Python中numpy ...

Python使用numpy实现BP神经网络

2018-07-27

Python使用numpy实现BP神经网络 本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络，由于是做regression而不是classification，因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x。BP神经网络的具体原理此处不再介绍。 &nbs ...

对numpy中数组元素的统一赋值实例

2018-07-21

对numpy中数组元素的统一赋值实例 Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊，很多时候理解的不深入。今天单独列写相关的知识点，进行总结一下。 先看两个代码片小例子： 例子1：      ...

Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例

2018-05-02

Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例 下面小编就为大家分享一篇Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 如下所示：& ...

Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法

2017-09-10

Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法 这篇文章主要介绍了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法,结合实例形式分析了神经网络结构的原理及Python具体实现方法,涉及Python使用numpy扩展进行数学运算 ...

python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算

2017-08-24

python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算 在python中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率，类似于R的向量化操作，是的数据的操作趋于简单化，在python 中是使用numpy模块可以进行数组和 ...

【CDA干货】经纬度热力图：从离散坐标到空间密度的可视化方法

2025-12-04

在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中，经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标（如外卖订单地址、景区打卡点、车辆定位）转化为色彩渐变的密度分布图，直观呈现“哪里是热点、哪里是冷区 ...

【CDA干货】季节分解法：解锁时间序列数据的“四季密码”

2025-12-03

每到“双十一”，电商平台的销售额会迎来爆发式增长；每逢冬季，北方的天然气消耗量会显著上升；每月的10号左右，工资发放会带动零售消费的小幅波动——这些数据的周期性波动，藏着业务运行的“季节密码”。季节分解 ...

【CDA干货】神经网络损失函数：没有“最佳值”，但有“最优解”

2025-12-02

在神经网络训练中，损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜，却在损失降至0.1还是0.01时陷入迷茫；资深开发者则明白，纠结“具体降到多少”本身就是 ...

【CDA干货】数据标准化后出现负值？别急！场景化解决全方案

2025-12-02

在数据预处理的纲量统一环节，标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征（如“用户年龄”“消费金额”）转化为同一尺度，为模型训练或业务分析扫清障碍。但很多数据从业者会陷入“负值恐慌”：Z-score ...

CDA数据分析师：用参数估计，让样本数据说出总体真相

2025-12-02

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全年销量趋势，从2000份用户问卷中评估全网用户满意度，从50家门店数据中预测全国门店营 ...

【CDA干货】解密LSTM预测结果：为何有时相同，有时不同？

2025-12-01

在时间序列预测任务中，LSTM（长短期记忆网络）凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑：用同一模型、同一输入数据，多次预测的结果却可能存在差异；而有时，预测结果又能完全复 ...

【CDA干货】Anaconda清华源配置全指南：告别下载慢，效率翻倍

2025-11-25

Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”，集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库，是科研人员、开发者的必备工具。但默认情况下，Anaconda连接的是国外官方源，受网络环境影响，常出现“下载速度仅 ...