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team-learning-program/IntroductionToNumpy/readme.md
2020-11-17 16:17:08 +08:00

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# 编程实践Numpy
## 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。
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# 编程实践Numpy
## 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
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# 贡献人员
姓名 | 博客|备注
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马燕鹏|[CSDN](https://lsgogroup.blog.csdn.net/)<br>微信公众号LSGO软件技术团队|华北电力大学
韩绘锦|[CSDN](https://blog.csdn.net/weixin_45569785)|华北电力大学
左秉文|[CSDN](https://me.csdn.net/blog/weixin_45568353)|华北电力大学
王彦淳||华北电力大学
刘雯静|[Github](https://github.com/evenson5)|理商双学士,曾任职基金研究员,高级分析师