Implementing some specific Ops Scalar/Elemwise/Reduction Ops SciPy Ops Sparse Ops Sparse Gradient Sparse C code Sparse Tests Random distribution OpenMP Ops Numba Ops Alter...

其他重要工具 编辑器 Pyflakes：源码检测工具 Requests:一个HTTP库 Flask:一个web开发的微框架 Django:一个全栈式web开发框架 Fabric:简化SSH的使用并部署系统管理员任务 SciPy:一个科学计算库 PEP 8:Python风格指南 强大的Python标准库 其他重要工具 虽然我们讨论了基...

稀疏矩阵的线性代数 矩阵操作 矩阵范数 线性方程组求解 特征值分解和奇异值分解 所有的这些操作既可以在稀疏矩阵上使用，也可以在普通矩阵上使用。 稀疏矩阵的线性代数 对于稀疏矩阵来说，其线性代数操作可以使用 scipy.sparse.linalg 实现： In [1]: import scipy . sparse . linalg...

概率统计方法 简介 概率分布 连续分布 正态分布 其他连续分布 离散分布 自定义离散分布 假设检验 独立样本 t 检验 配对样本 t 检验 p 值计算原理 概率统计方法 简介 Python 中常用的统计工具有 Numpy, Pandas, PyMC, StatsModels 等。 Scipy 中的子库 scipy....

1.6 获取帮助及寻找文档 1.6 获取帮助及寻找文档 与了解Numpy和Scipyzhong的所有函数相比，通过文档和可用帮助快捷的找到信息更重要。这里是获得信息的一些方式： 在Ipython中，help 方法 打开函数的文档字符串。只需要输入函数名的起始字母，使用tab完成来显示匹配到的函数。 In [ 204 ]: help np ...

机器学习 Scipy 栈（Scipy stack） 安装 scikit-learn 安装 例子 机器学习 Python拥有大量的数据分析、统计和机器学习库，使其成为许多数据科学家的首选语言。 一些广泛使用的机器学习和其他数据科学应用程序包被列在下面： Scipy 栈（Scipy stack） Scipy 栈由数据科学所使用的一组核心...

1.4.4.12 文本 1.4.4.12 文本 提示： 看一下matplotlib标识 试着从0开始做这个事情！ 点击图片查看答案。 快速阅读 如果你想要快速看一下Scipy讲座以便了解生态系统，你可以直接跳到下一章：Scipy：高级科学计算。 本章的剩余部分对理解其他的介绍部分不是必须的。但是，请确保在稍后回来完成这个章节。

3.1.2 假设检验: 比较两个组 3.1.2.1 Student’s t检验: 最简单的统计检验 3.1.2.1.1 单样本 t-检验: 检验总体平均数的值 3.1.2.1.2 双样本 t-检验: 检验不同总体的差异 3.1.2.2 配对实验: 同一个体的重复测量 3.1.2 假设检验: 比较两个组 对于简单的统计检验 ，我们将可以使用sc...

科学应用 背景 工具 IPython 库 NumPy Numba SciPy Matplotlib Pandas Rpy2 PsychoPy 资源 Python扩展包的非官方Windows二进制文件（库） Anaconda Canopy 科学应用 背景 Python被经常使用在高性能科学应用中。它之所以在学术和科...

3.3.1 介绍和观点 3.3.1.1 scikit-image 和 SciPy 生态系统 3.3.1.2 scikit-image能发现什么 3.3.1 介绍和观点 图像是NumPy的数组np.ndarray 图像: np.ndarray 像素: array values: a[2, 3] 渠道: array dimensions 图像编码...