用python编程求微分方程的数值解 python数据科学编程分为哪4类?
python数据科学编程分为哪4类?
python不属于到数据科学部分,也可以就完全安装集成显卡了众多的科学包的Anaconda。它光盘驱动Python以及许多数据科学相关的第三方库,踏上一步完全安装所有依赖,省时省力。Anaconda是一个免费的开源的Python和R语言的发行版本,用于算出科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析)以下是Python数据科学中两个常用的库,请可要掌握:
NumPy:设计和实现Python的科学计算第三方库,能提供了矩阵,线性代数,傅立叶变换等等的解决方案。
Pandas:主要用于数据分析、数据建模、数据可视化的第三方库。
matplotlib:用Python实现的类matlab的第三方库,用以绘制的一些高质量的数学二维图形。
SciPy:SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。包涵的模块有最优化软件、线性代数、积分、插值、特殊的方法函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中广泛的计算
scikit-learn:机器学习第三方库,实现方法许多比较知名的机器学习算法。
一个合格的Python工程师,应该具备怎样的编程水平?
必须谢谢了一份请柬,感觉上有本书你学的也差不多了就基本上应具备了一名合格的python编程工程师
第1章从数学建模到人工智能
1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计量1.2.2矩阵概念及运算1.2.3概率论与数理统计1.2.4高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章Python快速入门2.1安装好Python2.1.1Python安装步骤2.1.2IDE的选择2.2Python基本操作2.2.1第一个小程序2.2.2注释与格式化输出低2.2.3列表、元组、字典2.2.4条件语句与循环语句2.2.5break、continue、hold2.3Python中级操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter第3章Python科学计算库NumPy3.1NumPy简介与直接安装3.1.1NumPy简介3.1.2NumPy直接安装3.2基本操作3.2.1初识NumPy3.2.2NumPy数组类型3.2.3NumPy创建数组3.2.4索引与切片3.2.5矩阵合并与空间切割3.2.6矩阵运算与线性代数3.2.7NumPy的广播机制3.2.8NumPy统计函数3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy数据的保存第4章广泛科学计算模块快速入门4.1Pandas科学计算库4.1.1初识Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可视化图库4.2.1初识Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib绘图案例4.3SciPy科学计算库4.3.1初识SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy图像处理案例第5章Python网络爬虫5.1爬虫基础5.1.1初识爬虫5.1.2网络爬虫的算法5.2爬虫入门实战5.2.1动态创建API5.2.2爬虫实战5.3爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1多进程5.3.2多线程5.3.3协程5.3.4小结第6章Python数据存储6.1关系型数据库MySQL6.1.1初识MySQL6.1.2Python能操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初识NoSQL6.2.2Python能操作MongoDB6.3本章小结6.3.1数据库基本理论6.3.2数据库结合6.3.3结束语第7章Python数据分析7.1数据获取7.1.1从键盘某些数据7.1.2文件的读取数据与中写入7.1.3Pandas读写你操作7.2数据分析案例7.2.1普查数据统计分析案例7.2.2小结第8章自然语言处理8.1Jieba分词基础8.1.1Jieba中文分词8.1.2Jieba分词的3种模式8.1.3标注词性与添加定义词8.2关键词分离提取8.2.1TF-IDF关键词提取8.2.2TextRank关键词分离提取8.3word2vec能介绍8.3.1word2vec基础原理简介8.3.2word2vec训练模型8.3.3基于gensim的word2vec实战第9章从回归分析到算法基础9.1回归分析简介9.1.1“轮回”一词的来源9.1.2进入虚空与去相关9.1.3降临模型的划分与应用9.2线性回归分析实战9.2.1线性回归的建立与求解9.2.2Python求解答轮回模型案例9.2.3检验、预测与控制第10章从K-Means聚类看算法调参10.1K-Means基本都主要内容10.1.1K-Means简介10.1.2目标函数10.1.3算法流程10.1.4算法优缺点总结10.2K-Means实战第11章从决策树看算法可以升级11.1决策树都差不多简介11.2比较经典算法可以介绍11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系数11.2.5小结11.3决策树实战11.3.1决策树回归11.3.2决策树的分类第12章从朴素贝叶斯看算法变幻多端19312.1朴素贝叶斯简介12.1.1了解朴素贝叶斯12.1.2朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3素朴贝叶斯算法的优缺点12.23种素朴贝叶斯实战第13章从推荐系统看算法场景13.1推荐系统简介13.1.1推荐系统的发展13.1.2协同过滤13.2基于组件文本的推荐13.2.1标签与知识图谱推荐案例13.2.2小结第14章从TensorFlow自动打开深度学习之旅14.1初识TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2直接安装TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念与原理14.2TensorFlow数据结构14.2.1阶14.2.2形状14.2.3数据类型14.3生成数据十二法14.3.1化合Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成随机数14.4TensorFlow实战我希望对你有帮助!!!
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