Python 数值计算库之-[NumPy]（五）

一.前述 NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库.使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵. NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算.傅里叶变换和随机数生成等功能. 这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. 二.具体应用 1.背景--为什么使用Numpy? a) 便捷: 对于同样的数值计算任务,使用

1 数组对象 创建数组 import numpy as np a = np.arange(10) b = np.arange(2,10,1) #[2,10)步长为1 c = np.linspace(0,10,20) #[0,10]共20个 d = np.array([range(5)]) #用list/tuple创建数组 快速生成x*y的全零数组 a = np.zeros((3,4)) 0~1的随机数 a = np.random.rand(5) 一维数组转化为二维数组 a = np.arange

NumPy是科学计算方面的一个Python库,在数据挖掘或机器学习或科学统计等领域经常被用到,官网在这里. 在实际业务中,为发挥NumPy的高性能,在编译NumPy时会依赖一些经过特别优化的第三方科学计算库.对于初次接触NumPy的新手来说,从源码编译安装依赖外部库的NumPy通常不是一个简单的任务. 事实上,NumPy这个Python包本身不需依赖任何第三方库就能完成编译和安装使用,只不过其计算性能会受到影响. 本篇笔记记录的是如何在不依赖外部库的情况下来编译使用NumPy,这样做为了理清Nu

上篇笔记介绍了不依赖lapack和atlas库的NumPy包源码编译/安装方法,但"纯净版"的NumPy会损失性能,故本篇笔记说明如何源码编译安装依赖lapack和atlas库的NumPy包. 1. GCC版本要求 使用较新版本的GCC工具集(尽量不低于v4.7)且集成有gfortran编译器. 备注1:这里大写的"GCC"是指GNU Compiler Collection,它除包含C语言编译器gcc外,还包含很多其它语言的编译器(如g++/gfortran等) 备

Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算,对数组运算提供了大量的数学函数库! Numpy比Python列表更具优势,其中一个优势便是速度.在对大型数组执行操作时,Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百.因为Numpy数组本身能节省内存,并且Numpy在执行算术.统计和线性代数运算时采用了优化算法. Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构.Numpy对矩阵运算进行了优化,使我们能够高效地执行线性代数运算,使其非常适合解决机器学习问题. 与Python列表相比

0 Numpy简单介绍 Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.如果接触过matlab.scilab,那么numpy很好入手. 1 安装 pip install numpy 在NumPy中,维度称之为axis(复数是axes),维度的数量称之为rank. (通用做法import numpu as np 简单输入) 2 多维数组 NumPy

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工