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Numpy數據處理詳解——Python機器學習和數據科學中的高性能計算方法 版權信息
- ISBN：9787517094142
- 條形碼：9787517094142 ; 978-7-5170-9414-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Numpy數據處理詳解——Python機器學習和數據科學中的高性能計算方法 本書特色
適讀人群：NumPy經常作為Python的基礎軟件庫使用，任何學Python編程的讀者幾乎都需要掌握NumPy的使用方法，是機器學習工程師、數據科學家、數據分析師和科研人員都需要掌握的Python軟件庫。 · 內容豐富：全面系統地講解NumPy的使用方法，涵蓋NumPy數組操作、NumPy數學函數應用和NumPy機器學習編程等知識。讀者可將此書作為案頭手冊，隨時查閱。· 通俗易懂：用通俗易懂的語言、詳細介紹了大數據時代，NumPy在機器學習和數據科學中的高性能計算方法，讀者可快速學會。 · 代碼演示：用大量代碼對知識點進行演示，Ipython交互式執行環境讓結果可視化，可讓學習更簡單。*后還以案例的形式介紹了NumPy在機器學習中的應用，包括基礎篇、理論篇、實踐篇，以及深度學習篇、文字識別篇和強化學習篇。 · 裝幀講究：全文雙色印刷，讓學習過程不枯燥,版面設計精美
Numpy數據處理詳解——Python機器學習和數據科學中的高性能計算方法 內容簡介
Python 因其簡單易學、功能強大、開發效率高、擁有強大的第三方庫等優點，使其成為學習人工 智能的優選編程語言。《NumPy 數據處理詳解——Python 機器學習和數據科學中的高性能計算方法》就 從 Python 中經常使用的 NumPy 庫的基礎知識入手，講解了實用的高速數據處理方法。大數據時代， NumPy 因其包含大量的數學函數，能夠處理多維數組，而且處理速度堪比 C 語言，所以 NumPy 也成 為機器學習和數據科學領域數據處理不可或缺的庫。全書詳細介紹了 NumPy 基礎知識、NumPy 與數組 操作、NumPy 數學函數的應用和 NumPy 機器學習編程方法，特別適合機器學習工程師、數據科學家、 人工智能開發相關人員系統學習 NumPy 使用方法，或將此書作為案頭手冊，隨時翻閱查看。
Numpy數據處理詳解——Python機器學習和數據科學中的高性能計算方法 目錄
第1章 NumPy基礎
1.1 NumPy的基礎與安裝方法
1.1.1 NumPy入門
1.1.2 Python的安裝
1.1.3 NumPy的安裝方法
1.1.4 NumPy入門教程
1.2 多維數據結構ndarray的基礎
1.2.1 ndarray
1.2.2 屬性
1.2.3 內存布局
1.2.4 步長
1.2.5 廣播
1.3 廣播
1.3.1 何謂廣播
1.3.2 廣播的運行機制
1.4 切片
1.4.1 何謂切片
1.4.2 切片的使用方法
1.4.3 向高維數據結構擴展
1.5 關于坐標軸和維度
1.5.1 ndarray的維度
1.5.2 關于坐標軸
1.5.3 作為函數參數的axis
1.6 ndarray的shape屬性
1.7 元素數據類型的種類與指定方法
1.7.1 需要dtype的理由
1.7.2 數據類型
1.8 副本與視圖的區別
1.8.1 副本和視圖
1.8.2 不同操作方式的區別
1.8.3 數組的扁平化
1.8.4 fancy indexing
1.8.5 副本和視圖的分辨方法
第2章 NumPy與數組操作
2.1 數組形狀變換函數
2.1.1 np.reshape
2.1.2 np.resize
2.1.3 ndarray.resize
2.1.4 np.reshape與np.resize等方法的區別
2.2 添加元素到數組末尾的函數
2.2.1 Python列表的append方法
2.2.2 np.append
2.2.3 性能對比
2.3 數組的真假值判斷函數
2.3.1 np.all
2.3.2 np.any
2.4 指定條件獲取元素索引的函數
2.4.1 np.where
2.4.2 條件的指定
2.4.3 使用np.where的三元運算符
2.5 *大值、*小值的篩選函數
2.5.1 np.amax
2.5.2 ndarray.max
2.5.3 np.amin
2.5.4 np.ndarray.min
2.6 返回數組中*大元素索引的函數
2.6.1 np.ndarray.argmax
2.6.2 np.argmax
……
第3章 NumPy數學函數應用
第4章 NumPy機器學習編程
展開全部
Numpy數據處理詳解——Python機器學習和數據科學中的高性能計算方法 作者簡介
吉田拓真（Takuma Yoshida） Spot公司（URL：https://spot-corp.com，提供數 據科學相關服務）總裁兼首席執行官。 網絡媒體DeepAge（URL：https://deepage.net） 主編。 尾原 颯（So Ohara） 畢業于東京大學工學部機械工程學系。曾在技術網站連 載NumPy應用相關文章、從事過自然語言處理相關的 開發項目、以數據科學家的身份負責MICIN公司內部 新事業的開發。未來將致力于機器學習開發相關工作。
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