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科学计算

掌握Python科学计算的基石,让数据处理快如闪电!

目录

01.导入模块 关卡1-3

1: 导入模块——导入模块 0/10

2: 导入模块——检查版本号 0/10

3: 导入模块——获取模块帮助 0/10

02.数组属性 关卡1-4

1: 数组属性——NumPy数组维度 0/10

2: 数组属性——NumPy数组形状 0/10

3: 数组属性——NumPy数组大小 0/10

4: 数组属性——NumPy数组数据类型 0/10

03.创建与保存 关卡1-11

1: 创建与保存——创建数组方式一 0/10

2: 创建与保存——创建数组方式二 0/10

3: 创建与保存——创建数组方式三 0/10

4: 创建与保存——创建数组方式四 0/10

5: 创建与保存——创建数组方式五 0/10

6: 创建与保存——图像数据转NumPy数组 0/10

7: 创建与保存——NumPy数组转图像数据 0/10

8: 创建与保存——Pandas数据帧转NumPy数组 0/10

9: 创建与保存——NumPy数组转Pandas数据帧 0/10

10: 创建与保存——保存和加载单个NumPy数组 0/10

11: 创建与保存——保存和加载多个NumPy数组 0/10

04.数据访问 关卡1-19

1: 数据访问——数值索引法一 0/10

2: 数据访问——数值索引法二 0/10

3: 数据访问——数值索引法三 0/10

4: 数据访问——数值索引法四 0/10

5: 数据访问——切片索引法一 0/10

6: 数据访问——切片索引法二 0/10

7: 数据访问——切片索引法三 0/10

8: 数据访问——切片索引法四 0/10

9: 数据访问——切片索引法五 0/10

10: 数据访问——花式索引法一 0/10

11: 数据访问——花式索引法二 0/10

12: 数据访问——花式索引法三 0/10

13: 数据访问——花式索引法四 0/10

14: 数据访问——花式索引法五 0/10

15: 数据访问——花式索引法六 0/10

16: 数据访问——布尔索引法一 0/10

17: 数据访问——布尔索引法二 0/10

18: 数据访问——布尔索引法三 0/10

19: 数据访问——布尔索引法四 0/10

05.轴向操作 关卡1-8

1: 轴向操作——元素求和 0/10

2: 轴向操作——轴向求和一 0/10

3: 轴向操作——轴向求和二 0/10

4: 轴向操作——轴向求和三 0/10

5: 轴向操作——元素最大索引 0/10

6: 轴向操作——轴向最大索引一 0/10

7: 轴向操作——轴向最大索引二 0/10

8: 轴向操作——轴向最大索引三 0/10

06.迭代操作 关卡1-3

1: 迭代操作——迭代数组方法一 0/10

2: 迭代操作——迭代数组方法二 0/10

3: 迭代操作——图像二值化 0/10

07.数据过滤 关卡1-9

1: 数据过滤——使用偶数过滤数组 0/10

2: 数据过滤——生成偶数过滤数组 0/10

3: 数据过滤——过滤偶数元素 0/10

4: 数据过滤——获取偶数元素索引 0/10

5: 数据过滤——过滤素数元素 0/10

6: 数据过滤——获取素数元素索引 0/10

7: 数据过滤——根据条件选择元素 0/10

8: 数据过滤——RELU函数 0/10

9: 数据过滤——图像阈值处理 0/10

08.数据修改 关卡1-14

1: 数据修改——通过索引访问修改 0/10

2: 数据修改——棋盘样式数组 0/10

3: 数据修改——水平和垂直翻转图像 0/10

4: 数据修改——数组追加之一 0/10

5: 数据修改——数组追加之二 0/10

6: 数据修改——数组插入 0/10

7: 数据修改——数组删除 0/10

8: 数据修改——数组连接之一 0/10

9: 数据修改——数组连接之二 0/10

10: 数据修改——水平堆叠 0/10

11: 数据修改——垂直堆叠 0/10

12: 数据修改——图像通道展示 0/10

13: 数据修改——图像快速生成 0/10

14: 数据修改——数组转置 0/10

09.形状变换 关卡1-3

1: 形状变换——数组重塑之一 0/10

2: 形状变换——数组重塑之二 0/10

3: 形状变换——数组展平 0/10

10.随机数 关卡1-7

1: 随机数——随机数种子 0/10

2: 随机数——随机彩色图片 0/10

3: 随机数——圆周率 0/10

4: 随机数——噪音图片 0/10

5: 随机数——正态分布 0/10

6: 随机数——随机数组 0/10

7: 随机数——鸢尾花 0/10


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