在使用 NumPy 和 Pandas 进行数据分析时，axis 参数是一个高频出现但极易混淆的概念 —— 很多人会因误解 axis 的维度索引规则和方向含义，导...

【免费】思维导图：Matplotlib数据可视化全攻略.xmind资源-CSDN下载

NumPy（Numerical Python）作为Python科学计算领域的核心库，其多维数组对象（ndarray）提供了高效、灵活的数据处理能力。在大型语言模...

NumPy（Numerical Python）作为Python科学计算领域的核心库，其多维数组对象（ndarray）提供了高效、灵活的数据处理能力。NumPy数...

LLM（大语言模型）的核心是张量计算—— 从训练阶段的 “批量文本编码” 到推理阶段的 “注意力机制计算”，所有操作本质上都是多维数组的运算。而 Numpy 是...

在上一篇博客中，我们已经知道 ndarray 是 Numpy 的核心对象，它的性能远高于 Python 原生 list。但要真正用好 ndarray，你必须先掌...

你有没有试过用 Python 原生 list 处理几十万条数据？比如计算 100 万个数的平方根：

当你看到网上教程轻松地用几行代码调用GPT-4或Llama 3时，可能会产生一个错觉：LLM开发很简单。但真正的LLM工程远不止于此：

随着大数据、云计算和人工智能的发展，越来越多的企业需要以数据为基础做出决策。数据分析是处理大量数据的过程，分析数据以识别趋势和模式，并从数据中提取有用的信息来支...

numpy是Python中用于数值计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象及相关的工具函数。numpy的ndarray对象是一个快速、灵活的大数据容器，它支持大...

本文 5 个由浅入深的 NumPy 项目练习，覆盖数组操作、数学计算、数据处理、可视化和性能优化，适合巩固知识并提升实战能力。其中部分项目涉及到后续教程的学习内...

本文主要讲解 NumPy 的核心知识点总结，涵盖其作为 Python 科学计算基石的关键概念与最佳实践，适合快速回顾、面试准备或系统学习。

NumPy 提供了丰富的数学与统计函数，覆盖三角、指数对数、舍入、向量运算、概率统计等多个领域。这些函数都是通用函数（ufunc），支持向量化操作，可直接作用于...

NumPy 作为 Python 科学计算的核心库，不仅功能强大，还与众多工具无缝衔接。本文从两个关键方向系统讲解：

NumPy 提供了多种数据持久化（Persistence） 方式，用于高效地保存和加载数组数据。根据数据规模、结构复杂度、跨平台需求等不同场景，可选择不同的方法...

在 NumPy 中，字符串数组 和 字节序（Endianness）交换 是两个重要但常被忽视的主题。下面分别详细讲解，并说明它们的联系与应用场景。

在 NumPy 中，副本（copy） 和 视图（view） 是理解数组内存管理、性能优化和避免意外修改的关键概念。它们决定了当你对一个数组进行切片、变形或赋值操...

NumPy 的 广播（Broadcasting） 是其最强大、也最容易被误解的特性之一。它允许不同形状的数组之间进行逐元素运算，而无需显式复制数据，既节省内存又...

NumPy 不仅提供了高效的多维数组（ndarray）结构，还内置了丰富的数组运算功能，包括基础算术、比较逻辑、位运算、通用函数（ufunc）、矩阵与线性代数等...

在 NumPy 中，数组的迭代、排序与筛选是数据处理中的三大基础操作。虽然 NumPy 强调向量化操作（避免显式 Python 循环以提升性能），但在某些场景下...