numpy

大数据火热的背后，更深刻的原因是因为企业开始越来越重视数据的价值，基于企业大数据平台进行大数据运用分析，才能将大数据价值真正发挥出来。今天，我们从大数据运用分析培训的角度，来分享一下关于数据分析及建模的知识。 大数据分析，其实归纳起来主要分为三种类型的分析，描述性分析、探索性分析以及预测性分析

Series的打印效果，让我们感觉它像个二维表格，实际上它还是一维的，其索引和numpy的一维数组比较类似，但还是有点区别的。 注意：如果你的Series是显式的整数索引，那么s[1]这样的取值操作会使用显式索引，而s[1:3]这样的切片操作却会使用隐式索引。Pandas开发人员在历史中为这种问题头疼不已，但没办法，现在还是这么混乱

文章目录Matplotlib的使用1.Matplotlib画折线图2.Matplotlib画散点图3.Matplotlib画条形图4.Matplotlib画直方图4.1 案例：绘制一张直方图，内容为：几个电影的时长统计4.2 用条形图模拟直方图 Matplotlib的使用 关于Matplotlib的使用，几个案例便可以把东西给讲清楚 首先，没有Matplotlib的，通过pip install matplotlib安装 1.Matplotlib画折线图 案例一：一个简单的对应和设置 # coding=u 我们学习了使用 OpenCV 提供的 cv2.calcHist() 函数来计算直方图。此外，NumPy 和 Matplotlib 同样也为创建直方图提供了类似的函数。出于提高性能目的，我们来比较这些函数，使用 OpenCV、NumPy 和 Matplotlib 创建直方图，然后测量每个直方图计算的执行时间并将结果绘制在图形中

在神经网络最后的输出层，通常会使用激活函数将最后一层神经元得到的数据再进行计算，最终得到一个输出的结果，这里称该函数为激活函数，比对输出表达式为，当最后一层输出元得到的数据大于0，则输出1，小于0则输出0，这种称为阶跃函数，常见的激活函数有阶跃函数，sigmoid，ReLU，tanh函数 函数比较简单，但是通常情况下，我们输入的数一般不会只是简单的一个数，一般是一个向量，将上面的函数使用numpy模块进行一下改造。 y=x>0 利用numpy的广播功能，将numpy数组依次和0进行对比，当大于0的时候返回True，否则返回False再将True和False转换为int的0和1 阶跃函数在行为上表现的过于激进，更多的情况下我们希望在神经网络中得到一种更为平滑的输出，由其在分类问题中，比如我们一共可能有5种输出结果，我们希望在最后的激活函数中得到这5种结果的概率，取概率最大的那种可能结果，这时我们就不希望用到上面这种过于激进的函数，我们可以使用sigmoid函数。 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议

今天我们将一个 Series 序列数据转为 DataFrame结构。我们将用么 pd.cut() 对数据进行分箱，也会用到 NumPy 的 np.reshape() 对阵列数据进行变形。接下来我们看看具体的需求，再分析一下解决思路，最后用代码实现它

计算向量的长度或大小通常需要直接作为机器学习中的正则化方法，或者作为更广泛的向量或矩阵运算的一部分。 在本教程中，你将了解计算矢量长度或幅值(称为矢量范数)的不同方法。 作为向量绝对值之和计算的L1范数

分享下 今天听的博客. 时长一小时 干货很多 主要内容是 元一 创建墨刀这个产品的故事.. 其中有一个主题 让我感受很深: 关于一个产品的驱动. 皓叔有句话说得好，代码能力不行 就是在为社会 创造就业机会。公司要为你招其他基础服务岗位。 加班只是为了自己的今天，提升自己是为了自己的明天，有多少人只有今天没有明天，当你加班缓过神来，一定要努力提升自己

使用Pandas做数据分析的时候，用的最多的功能恐怕就是对于数据集的索引，选组数据子集。Pandas库提供了很多非常实用的方法，了解并熟练使用这些方法而不是用for循环的方法将会事半功倍。在这一篇文章中，我们将着重介绍这些方法

厌倦了现在的工作，想转行做数据科学，但是却没有计算机专业的相关学历，应该怎样才能入门？ 这类的教程已经有很多。最近一位22岁的数据科学家Dario，以自学经历中用到的资源告诉你，如何从零开始学习数据科学。 所谓从零开始自学，是针对那些可以自主学习在线课程和阅读书籍，却没有上班之余接受课堂教育的人士

NumPy 里有个处理阵列的特别方法：广播，意思是将“比较小的阵列内容，广播到比较大的阵列中”，产生互相兼容的尺寸形状，NumPy 的广播实际使用 C 语言运作，可以有效的运用内存和运算，进一步提高程式运作的效率，这篇教学将会介绍 NumPy 广播的用法。 如果是单一个数字，只要单纯透过数学运算式，就能广播为同样大小的阵列，其运作的原理是将原本阵列的所有元素，根据数学运算式加减乘除广播的数字，产生新的阵列。 如果要将某个阵列广播到另外一个阵列，同样能单纯透过数学运算式进行计算后广播，但必须注意在“同一个轴 ( 维度 )”上的数量必须相等或等于 1，不然广播时会发生错误