Pengenalan Artikel：Tutorial Numpy: Belajar untuk mencipta tatasusunan dari awal, anda memerlukan contoh kod khusus Gambaran Keseluruhan: Numpy ialah perpustakaan matematik sumber terbuka untuk Python yang menyediakan sejumlah besar fungsi matematik dan struktur data, terutamanya tatasusunan (Array). Tatasusunan ialah struktur data yang sangat biasa dan penting dalam pembelajaran mesin dan analisis data, jadi mempelajari cara mencipta dan memanipulasi tatasusunan adalah penting. Tutorial ini bertujuan untuk memperkenalkan penciptaan tatasusunan dalam Numpy dari awal untuk membantu pembaca bermula dengan cepat. Mengimport perpustakaan Numpy Sebelum kita bermula, kita

2024-02-20 komen 0  888

Pengenalan Artikel：Penjelasan terperinci tentang kaedah penciptaan tatasusunan Numpy Numpy ialah salah satu perpustakaan pengkomputeran saintifik yang paling biasa digunakan dalam Python Ia menyediakan objek tatasusunan berbilang dimensi yang berkuasa dan boleh melakukan pengiraan berangka dan analisis data dengan cekap. Apabila menggunakan Numpy, operasi yang paling biasa ialah mencipta tatasusunan. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah penciptaan tatasusunan dalam Numpy secara terperinci dan memberikan contoh kod tertentu. Mencipta Tatasusunan Menggunakan Fungsi tatasusunan() Cara paling mudah untuk mencipta tatasusunan ialah menggunakan fungsi tatasusunan(). Fungsi ini boleh menerima urutan (senarai, tuple, dsb.

2024-02-18 komen 0  827

Pengenalan Artikel：Python ialah bahasa analisis data yang sangat baik kerana ia mengandungi pelbagai struktur data, modul dan alatan. Python dan aplikasinya dalam sains data Python mudah dipelajari dan sintaksnya agak mudah. Ia ialah bahasa sains data yang popular kerana ia berkuasa dan mudah digunakan. Python ialah bahasa analisis data yang sangat baik kerana ia mengandungi pelbagai struktur data, modul dan alatan. Terdapat banyak sebab untuk menggunakan Python untuk sains data: Python ialah bahasa yang sangat serba boleh. Ia boleh digunakan untuk pelbagai tugas sains data, daripada prapemprosesan data kepada pembelajaran mesin dan visualisasi data. Python sangat mudah dipelajari. Anda tidak perlu menjadi pakar sains komputer untuk mula menggunakan Python untuk data

2023-04-17 komen 0  922

Pengenalan Artikel：Buat Semuanya dengan Python: Panduan Pemula untuk Membuka Kunci Kreativiti Pasang Python dan pelajari sintaks asas. Bina kalkulator mudah menggunakan nombor, operator dan butang yang sama. Gunakan Python untuk membina projek daripada pemprosesan data kepada perkhidmatan web dan permainan. Apabila kemahiran anda bertambah baik, terokai pelbagai kemungkinan Python.

2024-10-11 komen 0  1017

Pengenalan Artikel：概率论与数理统计，在大数据分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息论里面的概念。线性代数，这部分的数学知识在大数据建模、分析中也是常用的技术手段。最优化方法。离散数学。

2019-07-02 komen 0  5228

Pengenalan Artikel：Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, Python telah menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular kerana ia mudah dipelajari dan digunakan. Sebagai pengaturcara Python, anda mungkin mendapati bahawa anda telah menguasai sintaks asas dan beberapa konsep lanjutan. Walau bagaimanapun, jika anda ingin menulis program yang lebih baik dan cekap, kami mengesyorkan anda mempelajari dan menggunakan struktur data dan algoritma. Struktur data ialah cara mengatur data untuk penyimpanan dan manipulasi. Struktur data boleh menjejaskan kecekapan dan prestasi program. Contohnya, menggunakan struktur data yang betul boleh menjadikan program anda berjalan lebih pantas. selalunya

2023-11-22 komen 0  911

Pengenalan Artikel：Saya mengesyorkan anda, apabila mencipta penyelesaian, fikir semestinya dalam konteks penyataan matematik. Kerana: Ia mudah menyimpan sempadan projek, semasa anda mengekodkan pemikiran Terdapat lebih banyak peluang untuk bergerak dalam ruang program Entrop silang

2024-12-07 komen 0  181

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin ialah satu cabang sains komputer yang membolehkan komputer belajar daripada data dan membuat keputusan tanpa diprogramkan secara eksplisit. Algoritma pembelajaran mesin boleh belajar daripada data latihan dan membuat ramalan atau keputusan tentang data baharu berdasarkan perkara yang mereka pelajari. Python ialah bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek tujuan umum, ditafsirkan. Ia ringkas, mudah dipelajari dan berkuasa, menjadikannya sangat sesuai untuk pembelajaran mesin. Python menyediakan set perpustakaan pembelajaran mesin yang kaya yang boleh membantu kami membina model pembelajaran mesin dengan mudah. Berikut ialah kod contoh untuk membina kerajaan pembelajaran mesin menggunakan Python: #Import perpustakaan yang diperlukan importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 komen 0  1220

Pengenalan Artikel：Notasi saintifik ialah cara standard untuk mewakili nombor dalam sains dan matematik. Walau bagaimanapun, dalam beberapa kes mungkin lebih mudah untuk memaparkan nombor ini dalam format perpuluhan tradisional (juga dikenali sebagai format titik terapung). Python menyediakan beberapa kaedah untuk menukar tatatanda saintifik kepada format titik terapung. Perwakilan titik terapung notasi saintifik dalam Python Salah satu cara untuk memaparkan notasi saintifik sebagai nombor titik terapung dalam Python ialah menggunakan fungsi float(). Fungsi float() menerima rentetan sebagai input dan mengembalikan nombor titik terapung. Untuk menukar nombor dalam notasi saintifik kepada titik terapung menggunakan fungsi float(), anda hanya menghantar nombor sebagai rentetan kepada fungsi tersebut. Kaedah berbeza yang digunakan untuk tatatanda saintifik dalam Python ialah- Kaedah apungan Kaedah format

2023-09-04 komen 0  1770

Pengenalan Artikel：Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam sains, analisis data, dan automasi. Sintaksnya yang ringkas dan mudah dibaca, perpustakaan dan alatan yang kaya menjadikannya alat pilihan dalam banyak bidang profesional. Artikel ini akan meneroka penggunaan Python dalam sains, analisis data dan automasi serta memberikan contoh kod khusus. Aplikasi Python dalam bidang sains Python digunakan secara meluas dalam bidang sains dan boleh digunakan untuk penyelidikan dan eksperimen dalam pelbagai bidang saintifik seperti pemodelan matematik, fizik, biologi, dll. Perpustakaan matematiknya yang berkuasa dan

2024-02-19 komen 0  900

Pengenalan Artikel：Python基础学习代码之函数和函数式编程

2016-12-29 komen 0  1321

Pengenalan Artikel：Python入门学习之函数式编程

2016-12-16 komen 0  1071

Pengenalan Artikel：这篇文章主要介绍了Python的math模块中的常用数学函数整理,同时对运算符的运算优先级作了一个罗列,需要的朋友可以参考下

2017-03-13 komen 0  3226

Pengenalan Artikel：python数据分析需要学SQL数据库的基本操作、用Excel/SQL做基本的数据分析和展示、用脚本语言进行数据分析，Python or R等等。

2019-07-02 komen 0  3788

Pengenalan Artikel：Helo, hari ini kami akan mencipta projek pertama untuk anda, pemula dalam bidang data, untuk dapat mula mencipta portfolio hebat dengan semua alatan yang diperlukan untuk bekerja dengan data! Projek ini menunjukkan bahawa walaupun anda seorang pemula

2024-12-23 komen 0  412

Pengenalan Artikel：Analisis data telah menjadi bahagian penting dalam membuat keputusan korporat dan perancangan strategik. Python, bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dan serba boleh, telah menjadi alat pilihan untuk penganalisis data dan saintis data. Artikel ini akan menyelidiki kuasa Python dalam analisis data, daripada pemerolehan dan pembersihan data kepada pemodelan dan visualisasi. Pengambilan Data dan Pembersihan Python menyediakan perpustakaan yang luas untuk mengambil data daripada pelbagai sumber, termasuk fail, pangkalan data dan API. Bingkai data boleh dibaca dan diproses dengan mudah menggunakan perpustakaan panda, manakala perpustakaan numpy menyediakan keupayaan pemprosesan tatasusunan yang cekap. Pembersihan data melibatkan mengenal pasti dan mengendalikan nilai, outlier dan pendua yang hilang. dropna, fillna dan dupli dalam Python

2024-02-19 komen 0  819

Pengenalan Artikel：Python中可以通过import来导入math库，可以在文件最开始用import math导入math库。​math库中包含了数学公式，我们可以通过用math库求表达式的值。

2019-07-03 komen 0  23022

Pengenalan Artikel：Peringkat pemula: Kuasai asas-asas ular sawa, jenis data dan aliran kawalan pemodelan pembelajaran dan perlombongan data Gunakan Jupyter Notebook untuk membina persekitaran analisis data interaktif Menguasai teknik prapemprosesan data dan ciri kejuruteraan Peringkat lanjutan: Pengkhususan Belajar algoritma pembelajaran mesin lanjutan seperti rangkaian saraf dan mesin vektor sokongan Terokai alatan data besar seperti Apache Spark dan Hadoop Focus pada industri tertentu Aplikasi, seperti analisis kewangan atau penjagaan kesihatan Peringkat pakar: menguasai pengetahuan khusus

2024-03-16 komen 0  504

Pengenalan Artikel：Mempelajari analisis data Python memerlukan: Struktur data pengaturcaraan asas Python: senarai, tuple, kamus, tatasusunan NumPy, pemprosesan data bingkai data Pandas: membaca, menulis, membersihkan, penerokaan, analisis statistik visual: statistik deskriptif, ujian hipotesis, korelasi Asas pembelajaran mesin : pembelajaran diselia, tanpa pengawasan, penilaian model dan penalaan Alat visualisasi data: Matplotlib, Seaborn, Alat bantu dan perpustakaan Plotly: Panda, scikit-learn, Jupyter Notebook

2024-03-28 komen 0  1062

Pengenalan Artikel：使用Python做数据分析，首先需要学会使用numpy和pandas包，因为它是Python数据分析的核心工具。其次是要掌握sql的相关知识，excle基本操作等。

2019-06-12 komen 0  4118