Numpy數(shù)據(jù)處理詳解：Python機器學習和數(shù)據(jù)科學中的高性能計算方法

　　Python 因其簡單易學、功能強大、開發(fā)效率高、擁有強大的第三方庫等優(yōu)點，使其成為學習人工 智能的編程語言。《NumPy 數(shù)據(jù)處理詳解——Python 機器學習和數(shù)據(jù)科學中的高性能計算方法》就 從 Python 中經常使用的 NumPy 庫的基礎知識入手，講解了實用的高速數(shù)據(jù)處理方法。大數(shù)據(jù)時代， NumPy 因其包含大量的數(shù)學函數(shù)，能夠處理多維數(shù)組，而且處理速度堪比 C 語言，所以 NumPy 也成 為機器學習和數(shù)據(jù)科學領域數(shù)據(jù)處理不可或缺的庫。全書詳細介紹了 NumPy 基礎知識、NumPy 與數(shù)組 操作、NumPy 數(shù)學函數(shù)的應用和 NumPy 機器學習編程方法，特別適合機器學習工程師、數(shù)據(jù)科學家、 人工智能開發(fā)相關人員系統(tǒng)學習 NumPy 使用方法，或將此書作為案頭手冊，隨時翻閱查看。

　　吉田拓真（Takuma Yoshida） Spot公司（URL：https：//spot-corp.com，提供數(shù) 據(jù)科學相關服務）總裁兼首席執(zhí)行官。 網絡媒體DeepAge（URL：https：//deepage.net） 主編。 尾原 颯（So Ohara） 畢業(yè)于東京大學工學部機械工程學系。曾在技術網站連 載NumPy應用相關文章、從事過自然語言處理相關的 開發(fā)項目、以數(shù)據(jù)科學家的身份負責MICIN公司內部 新事業(yè)的開發(fā)。未來將致力于機器學習開發(fā)相關工作。