带你入门比Python更高效的Numpy(附代码)
简介
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的,并且常用于编程中,以加速整体数据转换,其中简单的数学变化通过可迭代对象(例如列表)执行。未受到重视的是,把有一定规模的代码模块,如条件循环,进行矢量化,也能带来一些好处。
正文
Python正在迅速成为数据科学家的编程实战语言。但与R或Julia不同的是,它是通用型编程语言,没有功能语法来立即开始分析和转换数值数据。所以,它需要专门的库。
Numpy是Numerical Python的缩写,是Python生态系统中高性能科学计算和数据分析所需的基础软件包。它是几乎所有高级工具(如Pandas和scikit-learn)的基础。
TensorFlow使用NumPy数组作为基础构建模块,在这些模块的基础上,他们为深度学习任务(在长列表/向量/数字矩阵上大量使用线性代数运算)构建了张量对象(Tens
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mybatis 执行流程(3)
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