Mastering Numerical Computing with NumPy

Mastering Numerical Computing with NumPy is for you if you are a Python programmer, data analyst, data engineer, or a data science enthusiast, who wants to master the intricacies of NumPy and build solutions for your numeric and scientific computational problems. You are expected to have familiarity with mathematics to get the most out of this book.

这是一本面向Python程序员、数据分析师、数据工程师或数据科学爱好者的书籍，旨在深入理解NumPy库在数值计算和科学计算中的应用。书中首先介绍了NumPy数组操作基础，包括多维数组的创建、索引、切片、重塑、调整和广播等操作，为读者提供了深入理解NumPy数组的基础。 书中深入探讨了线性代在计算机科学中的应用，解释了线性代在处理高维数据、分析特征之间的交互、以及优化神经网络等方面的重要性。此外，书中还详细介绍了EDA的重要性与方法，包括使用NumPy的统计方法进行数据探索和分析，以及如何使用直方图来理解数据的分布。 书中还讲解了线性回归模型构建与应用，包括线性回归的基本概念、训练过程和应用案例，并详细阐述了如何使用波士顿房价数据集进行线性回归。此外，书中还介绍了使用K-means算法进行聚类，解释了聚类的基本概念、超参数的选择，以及如何使用K-means算法进行客户分群。 书中还探讨了高性能数值计算库的重要性，解释了高性能数值计算库如何显著提高Python程序的性能，特别是在进行科学计算应用时。此外，书中还讲解了代码剖析在性能优化中的作用，以及如何通过代码剖析来定位程序中的性能瓶