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Python机器学习：Numpy

Python机器学习：Numpy

以下演示代码基于Jupyter Notebook

1、ndarray

Python机器学习：Numpy_第1张图片

为什么用ndarray？效率高

Python机器学习：Numpy_第2张图片

ndarray属性

Python机器学习：Numpy_第3张图片

指定类型

Python机器学习：Numpy_第4张图片

2、基本操作

生成0和1数组

Python机器学习：Numpy_第5张图片

从现有数组中生成

Python机器学习：Numpy_第6张图片

生成固定范围数组

Python机器学习：Numpy_第7张图片

生成随机数组

Python机器学习：Numpy_第8张图片

均匀分布可视化展示

Python机器学习：Numpy_第9张图片

正态分布

均值：决定图的中轴线位置，左右对称
方差：决定图数据集中程度，越小越集中，越大越分散

生成正态分布数

Python机器学习：Numpy_第10张图片

正态分布可视化展示

Python机器学习：Numpy_第11张图片

3、索引、切片

Python机器学习：Numpy_第12张图片

4、形状修改

reshape()

Python机器学习：Numpy_第13张图片

resize()：在原有基础上进行修改

Python机器学习：Numpy_第14张图片

T：转置

Python机器学习：Numpy_第15张图片

5、类型修改

Python机器学习：Numpy_第16张图片

6、数组去重

在这里插入图片描述

7、逻辑运算

Python机器学习：Numpy_第17张图片

列表不可直接判断

8、通用判断函数

Python机器学习：Numpy_第18张图片

9、三元运算符

Python机器学习：Numpy_第19张图片

10、统计运算

Python机器学习：Numpy_第20张图片

11、数组运算

数组和数运算

Python机器学习：Numpy_第21张图片

数组与数组运算要满足广播机制

Python机器学习：Numpy_第22张图片

12、矩阵运算

Python机器学习：Numpy_第23张图片

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他