# 编程实践（Numpy）上 ## 基本信息 - 学习周期：13天，每天平均花费时间3小时-5小时不等，根据个人学习接受能力强弱有所浮动。 - 学习形式：理论学习 + 练习 - 人群定位：有一定python编程的基础。 - 先修内容：[Python编程语言](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/PythonLanguage) - 难度系数：中 ## 学习目标 本开源内容是Python基础的进阶，主要目标是学习numpy的基本数据类型，了解numpy各类函数的应用；以便为后期学习pandas和sklearn奠定坚实基础。 ## 任务安排 ### Task1：数据类型及数组创建（2天） - 熟悉基础常量、常见数据类型，以及时间日期和时间增量的处理。 - 掌握数组的创建和数组的属性。 ### Task2：索引（3天） - 掌握数组的索引与切片，熟悉数组迭代。 ### Task3：数组的操作（2天） - 掌握数组的各种操作，比如：更改形状，数组转置，更改维度，数组组合，数组拆分，数组平铺，添加和删除元素等。 ### Task4：数学函数及逻辑函数（3天） - 掌握numpy中常用的数学函数及逻辑函数。 - 数学函数，比如：数学运算，三角函数，指数和对数，加法函数及乘法函数，四舍五入等。 - 逻辑函数，比如：真值测试，数组内容，逻辑函数等。 ### Task5：排序搜索计数及集合操作（3天） - 掌握numpy中排序搜索计数的相关函数。 - 掌握numpy中关于集合的操作，比如：如何构建集合，集合的交并差集及异或操作等。 --- # 编程实践（Numpy）下 ## 基本信息 - 学习周期：9天，每天平均花费时间3小时-5小时不等，根据个人学习接受能力强弱有所浮动。 - 学习形式：理论学习 + 练习 - 人群定位：有一定python编程的基础。 - 先修内容：[Python编程语言](https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/PythonLanguage) - 难度系数：中 ## 学习目标 本开源内容是Python基础的进阶，主要目标是学习numpy在输入输出、随机抽样、数理统计和线性代数中的应用，为后期学习pandas和sklearn奠定坚实基础。 ## 任务安排 ### Task00：熟悉规则（1天） - 组队、修改群昵称 - 熟悉打开规则 ### Task01：输入输出（2天） - 熟悉 Numpy 如何处理二进制文件和文本文件。 ### Task02：随机抽样（2天） - 熟悉 Numpy 常用的随机函数 - 熟悉 Numpy 如何处理离散型随机变量的分布，如二项分布、泊松分布、超几何分布 - 熟悉 Numpy 如何处理连续型随机变量的分布，如均匀分布、正态分布、指数分布 ### Task03：统计相关（2天） - 熟悉 Numpy 如何处理次序统计，如最大值、最小值、极差、百分位数等 - 熟悉 Numpy 如何处理均值、方差、标准差、协方差等 - 熟悉 Numpy 如何绘制直方图等 ### Task04：线性代数（2天） - 熟悉 Numpy 如何处理矩阵乘法以及向量的内积 - 熟悉 Numpy 如何处理矩阵的特征值和特征向量 - 熟悉 Numpy 如何处理矩阵的各种分解，如SVD、QR、Cholesky分解 - 熟悉 Numyp 如何处理矩阵的范数、行列式和秩 - 熟悉 Numpy 如何处理逆矩阵和线性方程组求解 --- # 贡献人员 姓名 | 博客|备注 ---|---|--- 马燕鹏|[CSDN](https://lsgogroup.blog.csdn.net/)
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