pandas和numpy的區(qū)別？pandas釋義：n.[脊椎]熊貓（panda復數(shù)形式）例句：Pandastheyanendangeredspecies.大熊貓是一種瀕危物種。詞組：giantpand

pandas和numpy的區(qū)別？

pandas釋義：

n.[脊椎]熊貓（panda復數(shù)形式）

例句：

Pandastheyanendangeredspecies.

大熊貓是一種瀕危物種。

詞組：

giantpanda[動]大熊貓；大貓熊

視頻：

場景會話

numpy釋義：

的一種開源的數(shù)值計算儲存（NumericalPython，NumPy）

例句：

but...,intoNumPyanarraynotapparentlyamatrix.

但是在NumPy中，array屬於的是行列式。

numpy原理？

NumPy(Numerical Python)是Python語言的一個擴展程序庫，允許大量的維度數(shù)組與矩陣運算，當然了也針對數(shù)組運算結果可以提供大量的數(shù)學函數(shù)庫。

numpy原理：

是在一個連續(xù)的內(nèi)存塊中存儲數(shù)據(jù)，單獨的于其他的Python內(nèi)置對象。

這個可以在整個數(shù)組上負責執(zhí)行古怪的計算，而不必須Python的for循環(huán)。

NumPy的ndarray：一種多維數(shù)組對象對數(shù)組進行數(shù)算…

關于人工智能學習路線圖，有哪些？

人工智能開發(fā)一般從Python又開始，當然了對數(shù)學與統(tǒng)計學有要求，尤其是概率統(tǒng)計。

1.當然了Python僅是編程語言，你估計是需要的要選擇一個發(fā)展方向，去學習特定的事件方向的Python模塊，比如數(shù)據(jù)分析與瘋狂挖掘、爬蟲工程師、Web開發(fā)、自動化運維、自動化測試，甚至于人工智能。Web開發(fā)銀色是PHP少部分，高端豪華Web應用Java獨霸天下Python很容易正面抗衡。自動化測試與運維已經(jīng)逃出了軟件開發(fā)主方向，工資與發(fā)展的話相比較來說沒有開發(fā)與數(shù)據(jù)分析好?？傮w來講用Python做數(shù)據(jù)分析哪怕物聯(lián)網(wǎng)是建議得方向，但人工智能難度要高，對學歷與學校也有要求，我建議你從數(shù)據(jù)分析入圈，未來向大數(shù)據(jù)甚至連人工智能方向發(fā)展是比較不錯的選擇，這也Python語言最有優(yōu)勢的領域。人工智能去學習總體路線圖：數(shù)據(jù)科學中統(tǒng)計學基礎--gtPython核心編程--gtPython數(shù)據(jù)科學/數(shù)據(jù)分析--a8機器學習--rlm深度學習--r26你選擇數(shù)據(jù)挖掘/計算機視覺/自然語言處理/語音技術中的一個方向.

2.但不是科班出身，走人工智能方向要費勁得多，數(shù)學與統(tǒng)計要強！

技術反展到現(xiàn)在，編程語言Python是好一點的選擇。

4.數(shù)據(jù)崗位發(fā)展方向，是也很新發(fā)明的職位，數(shù)據(jù)分析員、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)總監(jiān)、首席數(shù)據(jù)官等等，從數(shù)據(jù)分析員、初級數(shù)據(jù)分析師（應該是表哥表姐哦）入行，逐漸地發(fā)展起來！

推薦推薦書籍：

Python書籍我建議你，以下推薦推薦的書是本人看過了的，許多書比較好之后的結果，個人建議按順序怎么學習，但是多動手實踐。視頻就不推薦推薦了，想打聽一下數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展情況是可以查哈我，里面不少視頻！

入門級別，比較經(jīng)典，邊吃邊看便動手，程序是寫下來的：

高級，網(wǎng)絡/Web核心技術寫的確實不錯

3.數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學方向必讀書籍，Pandas創(chuàng)始人寫的：

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運營（第2版），作者是數(shù)據(jù)分析達人，案例實用

網(wǎng)絡爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)，爬蟲經(jīng)典，詳細！

6.軟件開發(fā)就得嘗試著做，君子動口不動手太過時了，從基礎到數(shù)據(jù)分析的小項目都有：

到以上是可以向數(shù)據(jù)分析與爬蟲方向發(fā)展，爬蟲象結合數(shù)據(jù)分析。

再看看是往數(shù)據(jù)挖掘、人工智能機器學習、深度學習發(fā)展了。

機器學習入門基礎，上手快。

8.深度學習入門，從最基礎正在，學下來快速：

9.人工智能發(fā)展快的話最有前景的分支是機器學習，經(jīng)典之作《Python

深度學習》，Keras框架作者寫的，主要是在用Keras框架。

其他人工智能框架（Tensorflow/PyTorch）與分支，例如機器學習、自然語言處理、語音輸入等等分支各有不錯的書籍，強打精神再貼上來。

《數(shù)據(jù)分析師，您了解嗎？》西瓜視頻合集

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《機器學習入門系列》西瓜視頻合集

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