课程目录
1 01. Numpy的介绍和安装和性能对比 (14:27) 2 02. Numpy核心对象Array以及创建方法和操作函数 (17:50) 3 03. Numpy怎样对数组使用索引查询 (12:34) 4 04. Numpy常用random随机函数汇总 (12:06) 5 05. Numpy的数学统计函数 (14:14) 6 06. Numpy实现数组中满足条件个数的计算 (05:00) 7 07. Numpy怎样给数组添加一个维度 (10:02) 8 08. Numpy实现机器学习交叉验证的数据划分 (09:00) 9 09. Numpy非常重要的数据合并操作 (05:38) 10 10. Numpy怎样对数组进行排序 (05:37) 11 11. Numpy怎样实现数组的乘法操作 (09:22) 12 12. Numpy中重要的广播概念 (06:35) 13 13. Numpy求解线性方程组 (05:35) 14 14. Numpy怎样实现SVD的矩阵分解 (06:41) 15 15. Numpy怎样实现多项式曲线拟合 (06:20) 16 16. Numpy使用Matplotlib实现可视化绘图 (05:13) 17 17. Numpy计算逆矩阵求解线性方程组 (04:46) 18 18. Numpy怎样将数组读写到文件 (06:20) 19 19. Numpy的结构化数组 (06:13) 20 20. Numpy和Pandas数据的相互转换 (04:56) 21 21. Numpy数据怎样输入给Sklearn实现模型训练 (07:14) 22 22. Numpy知识体系的总结 (11:17)
