特征工程是机器学习流程中的关键步骤，在此过程中，原始数据被转换为更具意义的特征，以增强模型对数据关系的理解能力。 特征工程通常涉及对现有数据应用转换，以生成或修改数据，这些转换后的数据在机器学习和数据科学的语境下用于训练模型，从而 ...

在Python编程中，数组(Array)是一种常见的数据结构，用于存储同一类型的元素。然而，Python的原生列表(list)虽然功能强大，但在需要处理大量数据或需要多维数组时，通常不够高效。为了解决这个问题，我们可以使用第三方库来创建和操作数组，其中一种常见的 ...

NumPy是一个广泛适用的Python数据处理库，pandas, OpenCV等库都基于numpy。同时，在PyTorch、TensorFlow、Keras等深度许欸小框架中，了解numpy将显著提高数据共享和处理能力，甚至无需过多更改就可以在GPU运行计算。 n维数组是NumPy的核心概念，这样的好处，尽管一维和而 ...

作为 Python 语言的一个扩展程序库，Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算，为 Python 社区带来了很多帮助。 借助于 Numpy，数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。 那么 Numpy 速度还能提升吗？ 本文介绍了如何利用 ...

#一、创建数组对象（通过列表的方式） data1=[6,7,5.4,8,0,1] arr1=np.array(data1)#array([6, 7, 5, 8, 0, 1]) data2=[[6,7,8,9],[1,2,3,4],[1,2,3,5]] arr2 ...