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前置章节-熟悉Python、Numpy、SciPy和matplotlib

本节将作为一个关于Python编程语言及其在科学计算中的使用的速成课程。介绍了Jupyter notebook，这是一种非常方便的编程Python代码的方式。介绍了Python的常用语法、数据类型、运算符、容器等内容。介绍了Numpy库、Scipy库以及Matplotlib库的作用以及常见的API用法，对我们科学计算、图片操作和绘图有很大的帮助。

Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。

Python实战：计算向量夹角及相关系数

在Python中，我们可以使用NumPy库来计算向量之间的夹角（通常是它们之间的余弦相似度）以及皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）。函数来计算两个向量之间的皮尔逊相关系数。这个函数返回一个相关系数矩阵，但因为我们只传入了两个向量，所以结果矩阵只有一个非对角线元素（即两个向量之间的相关系数）。最后，我们展示了如何计算多个向量对之间的皮尔逊相关系数矩阵。函数来计算每个向量的范数（即长度）。在这个脚本中，我们首先定义了两个向量。函数来计算两个向量的点积，并使用。

Python数据分析：【NumPy系列】numpy中形状变换的函数用法总结

函数会改变数组的形状和大小，但可能会丢失数据或添加无关数据，因为它只是简单地重新解释内存中的数据。请注意，当你改变数组的形状时，要确保新的形状与原始数组中的元素总数相匹配，否则你可能会丢失数据或得到无效的结果。这些属性分别返回数组的维度数、形状和元素总数。在NumPy中，有许多函数可以帮助你改变数组的形状。函数用于改变数组的形状，而不改变其数据。例如，你可以将一个二维数组的行和列交换。函数用于增加数组的维度。通常更快，因为它返回的是原始数组的视图（如果可能），而。函数用于从数组的形状中移除长度为1的维度。

Python常见面试题（二）——numpy和pandas

NumPy主要用于数值计算，提供了多维数组对象ndarray，支持等功能。Pandas则建立在NumPy之上，提供了更高级的数据结构，主要用于数据分析，尤其是处理表格化数据。NumPy的核心是多维数组对象ndarray，它可以表示任意维度的数组。Pandas提供了两种主要的数据结构：Series（一维标记数组）和DataFrame（二维带标签的数据表）。NumPy的数组只能使用访问元素。Pandas的Series和DataFrame可以使用来访问数据，也可以通过访问。

【维度逃逸3】

玩家有近战，远战，法师，刺客，辅助五种职业选择。同时在地图上会随机出现二维能量子和三维能量子及四维能量子和零维能量子，二维能量子使用时可以穿越二维平面，三维可以穿越立体面，四维可以到达任意地图一点，零维可以攻击别人，使之动弹不得。玩家可以有各种队友模式，比如1V1V1V1V1，2V2V2V2，3V3V3V3等等依此类推，击杀玩家可以获得金币，击杀野怪可以获得金币和buff加成。这个例子展示了如何创建一个简单的服务器和客户端系统，其中服务器负责广播玩家的位置更新给所有连接的客户端。

NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

本文介绍了数据分布的概念，它是统计学和数据科学的基础，描述了数据可能出现的频率。NumPy的`random`模块支持生成不同分布的随机数，如`choice`用于离散分布，`randn`和`rand`等用于连续分布。此外，还介绍了数组的随机洗牌和排列。通过Seaborn库，可以创建统计图表，如`distplot()`函数用于绘制数据分布图，包括正态分布和自定义分布。最后，文章提供了相关练习及解决方案。