Scientific-python-lectures整理了一系列关于用Python来进行科学计算的讲座,使用了IPython notebooks,在Creative Commons Attribution 3.0 Unported License下发布。
若要在IPython中使用这些notebooks,需下载文件到一个目录,并在该目录下运行命令:
$ ipython notebook
上面的命令会在你的浏览器中打开新的页面,列出所有可获取的notebooks。
Scipy-lecture-notes:如何用Python来做学术? Scipy-lecture-notes搜集整理了Python在科学计算的资料和指南。这些文档用rest标记语言(.rst后缀)写成,用Sphinx构建。在Creative Commons Attribution 3.0 United States License下发布。 有一个在线的版本:http://scipy-lecture
Scipy-lecture-notes:如何用Python来做学术? Scipy-lecture-notes搜集整理了Python在科学计算的资料和指南。这些文档用rest标记语言(.rst后缀)写成,用Sphinx构建。在Creative Commons Attribution 3.0 United States License下发布。 有一个在线的版本:http://scipy-lecture
Scipy-lecture-notes:如何用Python来做学术? Scipy-lecture-notes搜集整理了Python在科学计算的资料和指南。这些文档用rest标记语言(.rst后缀)写成,用Sphinx构建。在Creative Commons Attribution 3.0 United States License下发布。 有一个在线的版本:http://scipy-lecture
Scipy-lecture-notes:如何用Python来做学术? Scipy-lecture-notes搜集整理了Python在科学计算的资料和指南。这些文档用rest标记语言(.rst后缀)写成,用Sphinx构建。在Creative Commons Attribution 3.0 United States License下发布。 有一个在线的版本:http://scipy-lecture
本文旨在通过七个步骤,使用全部免费的线上资料,帮助新人获取最基本的Python机器学习知识,直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。这些资源有很多,但哪些是最好的?哪些相互补充?怎样的学习顺序才最好? 我假定本文的读者不是以下任何领域的专家: ▪ 机器学习 ▪ Python ▪ 任何Python的机器学习、科学计算、数据分析库 如果你有前两个领
吴恩达Machine-Learning 课后练习jupyter版本答案 exercise4(系列持续更新) 答案链接:exercise4 https://github.com/NealChalmers/Stanford-CS229-ML-AndrewNg/tree/master/Exercise4 谢谢你的star Introduction In this exercise, you will i
Numpy 是 Python 科学工具栈的基础。它的目的很简单:在一个内存块上实现针对多个条目(items)的高效操作。了解它的工作细节有助于有效的使用它的灵活性,使用有用的快捷方式,基于它构建新的工作。
Python 在科学计算上的应用非常广泛,包括数学、统计学、图形学……等等, 也是科学计算领域的首选编程语言之一。 这一部分的文章主要是介绍 Python 在科学计算领域常用的库,以及科学计算在日常中可能的实际用例。 常用库介绍 IPython 和 Jupyter Notebook NumPy NumPy 是 Python 科学计算生态系统的基础,提供了多维数组操作、线性代数运算、傅立叶变换等 多
Jupyter Notebooks 你可以按[shift] + [Enter]或按菜单中的“播放”按钮来运行单元格。 在function(后面按[shift] + [tab],可以获得函数或对象的帮助。 你还可以通过执行function?获得帮助。 NumPy 数组 操作numpy数组是 Python 机器学习(或者,实际上是任何类型的科学计算)的重要部分。 对大多数人来说,这可能是一个简短的回顾
本文向大家介绍Python科学计算之Pandas详解,包括了Python科学计算之Pandas详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析 (data analysis) 。panel data是经济学中关于
本文向大家介绍python科学计算之scipy——optimize用法,包括了python科学计算之scipy——optimize用法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 写在前面 SciPy的optimize模块提供了许多数值优化算法,下面对其中的一些记录。 非线性方程组求解 SciPy中对非线性方程组求解是fslove()函数,它的调用形式一般为fslove(fun, x0),fun是计算
本书全面而详细地阐述了计算机科学的理论基础,从抽象概念的机械化到各种数据模型的建立,用算法、数据抽象等核心思想贯穿各个主题,很好地兼顾了学科广度和主题深度,帮助读者培养计算机领域的大局观,学习真正的计算机科学。
本文向大家介绍Python科学计算之NumPy入门教程,包括了Python科学计算之NumPy入门教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 NumPy是Python用于处理大型矩阵的一个速度极快的数学库。它允许你在Python中做向量和矩阵的运算,而且很多底层的函数都是用C写的,你将获得在普通Python中无法达到的运行速度。这是由于矩阵中每个元素的数据类型都是一样的,这也就减少了运算过
一位电气工程师最近告诫我不要将GPU用于科学计算(例如,在精度非常重要的情况下),因为它没有像CPU那样的硬件保障。这是真的吗?如果是的话,这个问题在典型的硬件中有多普遍/多严重?