Tag: Numpy

参数估计与假设检验基础

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概率论最基础的内容

摘要: 概率率最基础的内容,常见的分布 【对算法,数学,计算机感兴趣的同学,欢迎关注我哈,阅读更多原创文章】我的网站:潮汐朝夕的生活实验室我的公众号:算法题刷刷我的知乎:潮汐朝夕我的github:FennelDumplings我的leetcode:FennelDumplings 现实世界的不确定性是普遍存在的,要描述不确定现象的规律,需要用到概率论所提供的理论和方法。 当不能获得总

Numpy-API速查表

摘要: 本文记录 Numpy 的 API,使用时关键词搜索即可 【对算法,数学,计算机感兴趣的同学,欢迎关注我哈,阅读更多原创文章】我的网站:潮汐朝夕的生活实验室我的公众号:算法题刷刷我的知乎:潮汐朝夕我的github:FennelDumplings我的leetcode:FennelDumplings 参考资料: 文档: Numpy API Reference 本文的 pdf 版本:Nu

数据分布特征的统计描述

摘要: 数据分布特征的统计描述 【对算法,数学,计算机感兴趣的同学,欢迎关注我哈,阅读更多原创文章】我的网站:潮汐朝夕的生活实验室我的公众号:算法题刷刷我的知乎:潮汐朝夕我的github:FennelDumplings我的leetcode:FennelDumplings 本文简要梳理一下数据分布特征的统计描述,以及相应的 Python 代码。 主要涉及以下内容 集中趋势 众数

利用Python进行数据分析-高阶Numpy

ndarray 对象内幕 高阶数组操作 广播 高阶 ufunc 结构化和记录数组 排序 用 Numba 编写快速 Numpy 函数 高阶输入输出 性能技巧 ndarray 对象内幕Numpy 的 ndarray 提供一种方法将一组同构数据(连续的或跨步的)解释为多维数组对象。 dtype 决定数据如何被解释 每个数组对象都是一个数据块的分步视图。 ndarray 不仅仅是一块内存和一个 dt

利用Python进行数据分析-Numpy基础

Numpy 本身并不提供建模和科学函数。理解 Numpy 的数组以及基于数组的计算可以帮助我们更高效地使用基于数组的工具,例如 Pandas。 对于大多数的数据分析应用,主要关注的内容为 在数据处理,清洗,构造子集,过滤,变换以及其它计算中进行快速的向量化计算 常见的数组算法,例如 sort, unique, set 等 高效的描述性统计和聚合/概述数据 数据排列和相关数据操作,例如对异构数据进

Numpy操作集锦

摘要: 本文记录一下日常的项目中遇到的 numpy 的问题以及解决方案 【对算法,数学,计算机感兴趣的同学,欢迎关注我哈,阅读更多原创文章】我的网站:潮汐朝夕的生活实验室我的公众号:算法题刷刷我的知乎:潮汐朝夕我的github:FennelDumplings我的leetcode:FennelDumplings 参考资料: Numpy 中文手册 Numpy API Reference