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)
