Python-数据篇之数据处理篇 - 随笔分类(第2页) - 梦并不遥远

4.1Python数据处理篇之Matplotlib系列(一)---初识Matplotlib

摘要：目录 [TOC] 前言对于数据可视化的python库，对于Matplotlib早有耳闻，今天就来正式学习一下。（一）matplotlib的介绍 matplotlib是python优秀的2D绘图库，可以完成大部分的绘图需求，同时其可定制性也很强，可内嵌在tkinter等各种GUI框架里。 "官方网阅读全文

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3.7Python数据处理篇之Numpy系列(七)---Numpy的统计函数

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3.8Python数据处理篇之Numpy系列(八)---Numpy的梯度函数

摘要：目录 [TOC] 前言梯度函数，其中的梯度也就是斜率，反映的是各个数据的变化率。在numpy中只有一个梯度函数。（一）函数说明（二）一维数组的应用（三）多维数组的应用作者：Mark 日期：2019/02/12 周二阅读全文

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3.6Python数据处理篇之Numpy系列(六)---Numpy随机函数

摘要：目录 [TOC] 前言前一段日子学了numpy,觉得无趣，没有学完，不过后来看了看matplotlib,sympy等库时，频频用到numpy, numpy才是最基础的库。（一）基础的随机函数（1）说明：（2）输出效果 a = np.random.rand(3, 4, 5) .randn(sh 阅读全文

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3.5Python数据处理篇之Numpy系列(五)---numpy文件的存取

摘要：目录： [TOC] 目录： 1.以文本形式存取 2.以任意的形式存取 3.以np自定义的形式存取（一）以文本形式存取 1.说明：（1）适用范围：存储一维，二维数组（2）局限性：不能存储多维数组 2.语法解释：（1）写文件从数组到文件（2）读文件从文件到数组 3.实例（以.csv文件为例阅读全文

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3.3Python数据处理篇之Numpy系列(三)---数组的索引与切片

摘要：[TOC] 目录： 1.一维数组的索引与切片 2.多维数组的索引与切片（一）数组的索引与切片 1.说明：（1）索引：array[x] （1）从左到右： 0~ n 1, 第一个到最后一个（2）从右到左： 1~ n，最后一个到第一个（2）切片：array[起：终：步长] 在python里数据的切阅读全文

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3.4Python数据处理篇之Numpy系列(四)---ndarray 数组的运算

摘要：目录 [TOC] 1.数组与标量的运算 2.元素级的运算（一元函数） 3.数组级的运算（二元函数）（一）数组与标量的运算 1.说明：也就是数组与一个数的计算，得到结果是数组的每一个元素与这个数计算的数组。 2.实例：（二）元素级的运算（一元函数） 1.说明：一元函数针对于数组的每一个元素运算阅读全文

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3.1Python数据处理篇之Numpy系列(一)---ndarray对象的属性与numpy的数据类型

摘要：目录 [TOC] 目录： 1.简单的数组创建 2.ndarray对象的属性 3.numpy的数据类型（一）简单的数组创建 1.numpy的介绍： numpy 是一个科学计算与数据分析的基础第三方库，其底层是由C语言编写的，故使其运算的速度与性能都很高效。 "官方网站：" http://www.nu 阅读全文

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3.2Python数据处理篇之Numpy系列(二)--- ndarray数组的创建与变换

摘要：[TOC] 目录： 1.ndarray数组的创建 2.ndarray数组的变换（一）ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建： .array(list/tuple) .array(list/tuple,dytpe = np.int32), dtype用于指名类型 2.使用函数创建：（1）阅读全文

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2.2Python数据处理篇之---math模块的数学函数

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2.1Python数据处理篇之---内建有关数学的函数

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1.2 Spyder的基本使用

摘要：[TOC] 1.0 Spyder的基本使用 1.Spyder的主题与文字修改： 2.Spyder的使用技巧：（一）安装Anaconda: 官网下载：https://www.anaconda.com/distribution/ download section 国内镜像网站：https://mirr 阅读全文

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1.1Jupyter notbook 的使用

摘要：目录 [TOC] 1. 安装Jupyter notebook 2. 启动Jupyter notebook 3. 文件管理 4. 基本的操作与概念 5. 常用快捷键（一）安装Jupyter notebook 1.在控制台输入： pip install jupyter 2.注意：很多网上的教程推荐安阅读全文

posted @ 2019-02-09 11:45 梦并不遥远阅读(1346) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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