- 高效处理多维数组:解决Python原生列表运算速度慢的问题,用NumPy的ndarray实现高速向量化计算。
- 掌握数学函数应用:解决数据科学中线性代数、统计、傅里叶变换等数学运算的实现难题。
- 打通机器学习数据预处理:解决机器学习中特征矩阵构建、归一化、维度变换等数据准备问题。
- 提升大数据计算性能:解决纯Python循环处理大规模数据效率低下的瓶颈,利用NumPy底层C优化加速。
- 衔接深度学习与强化学习:解决从NumPy基础到高级AI应用之间的知识断层,提供完整进阶路径。
- 数据科学家与分析师:需要高效处理大规模数据集,进行统计分析和特征工程的专业人士。
- 机器学习工程师:希望深入理解底层数组运算,优化模型训练数据管道的开发者。
- Python进阶学习者:已掌握Python基础,想进入数据科学和AI领域的程序员。
- 科研人员与研究生:从事数值计算、仿真模拟,需要高性能计算工具的学术研究者。
- 先通读第1-4章:这是NumPy最核心的数组操作基础,务必边读边在Jupyter中运行代码。
- 重点掌握广播机制:第5章广播是NumPy高效运算的关键,建议反复练习不同形状数组的运算。
- 结合机器学习案例学习:第9-11章将NumPy应用于实际AI场景,帮助理解其在数据科学中的价值。
- 将本书作为案头手册:遇到具体函数用法时随时查阅,不必一次性从头读到尾。
- 对比纯Python实现:尝试用循环和NumPy两种方式实现同一计算,体会向量化的性能优势。
- 精通NumPy数组操作:熟练创建、索引、切片、变形和合并多维数组,应对各种数据处理需求。
- 掌握向量化计算思维:能够将循环逻辑转化为NumPy向量化运算,大幅提升代码执行效率。
- 具备数据科学实战能力:能独立完成数据清洗、特征提取、统计分析和可视化前的数据准备。
- 理解机器学习底层运算:从NumPy角度理解线性回归、神经网络等算法的矩阵运算本质。
- 获得高性能计算经验:掌握内存布局、广播、ufunc等技巧,写出接近C语言速度的Python代码。
📖 书籍简介
产品特色
编辑推荐
适读人群:NumPy经常作为Python的基础软件库使用,任何学Python编程的读者几乎都需要掌握NumPy的使用方法,是机器学习工程师、数据科学家、数据分析师和科研人员都需要掌握的Python软件库。
· 内容丰富:全面系统地讲解NumPy的使用方法,涵盖NumPy数组操作、NumPy数学函数应用和NumPy机器学习编程等知识。读者可将此书作为案头手册,随时查阅。
· 通俗易懂:用通俗易懂的语言、详细介绍了大数据时代,NumPy在机器学习和数据科学中的高性能计算方法,读者可快速学会。
· 代码演示:用大量代码对知识点进行演示,Ipython交互式执行环境让结果可视化,可让学习更简单。最后还以案例的形式介绍了NumPy在机器学习中的应用,包括基础篇、理论篇、实践篇,以及深度学习篇、文字识别篇和强化学习篇。
· 装帧讲究:全文双色印刷,让学习过程不枯燥,版面设计精美
内容简介
Python 因其简单易学、功能强大、开发效率高、拥有强大的第三方库等优点,使其成为学习人工 智能的编程语言。《NumPy 数据处理详解——Python 机器学习和数据科学中的高性能计算方法》就 从 Python 中经常使用的 NumPy 库的基础知识入手,讲解了实用的高速数据处理方法。大数据时代, NumPy 因其包含大量的数学函数,能够处理多维数组,而且处理速度堪比 C 语言,所以 NumPy 也成 为机器学习和数据科学领域数据处理不可或缺的库。全书详细介绍了 NumPy 基础知识、NumPy 与数组 操作、NumPy 数学函数的应用和 NumPy 机器学习编程方法,特别适合机器学习工程师、数据科学家、 人工智能开发相关人员系统学习 NumPy 使用方法,或将此书作为案头手册,随时翻阅查看。
作者简介
吉田拓真(Takuma Yoshida) Spot公司(URL:https://spot-corp.com,提供数 据科学相关服务)总裁兼首席执行官。 网络媒体DeepAge(URL:https://deepage.net) 主编。 尾原 飒(So Ohara) 毕业于东京大学工学部机械工程学系。曾在技术网站连 载NumPy应用相关文章、从事过自然语言处理相关的 开发项目、以数据科学家的身份负责MICIN公司内部 新事业的开发。未来将致力于机器学习开发相关工作。
目录
📑 章节目录
- NumPy概述与环境搭建
- ndarray数组的创建与属性
- 数组的索引、切片与变形
- NumPy通用函数与向量化运算
- 数组的广播机制与结构化操作
- 线性代数与随机数生成
- 统计分析与数据聚合
- 文件读写与数据导入导出
- NumPy在机器学习中的应用实践
- 深度学习中的NumPy实现
- 文字识别与强化学习案例
- 性能优化与内存管理技巧




