1.2 基础 -numpy

对于numpy,写下在学习机器学习中,常常用到的函数.

1.arange

生成具有array格式的数组.

arange

2.linspace

生成等步长的数组,这个会在matplotlib中,作为生成数据点用到

linspace.png

3.random

random.randint 生成随机整数

randint.png

random.random 生成0~1之间的浮点数

random

random.normal 生成正态分布,默认为为(0,1)

random.normal.png

5.基本属性

ndim表示维度,shape表示各个维度的元素个数
shape的第一个为行,求行也可以用len()

基本属性.png

6.数据访问

选取数据,可以在方括号里面,输入对应的索引,也可以通过":"的方式,进行切片.

数据访问.png

7.reshape

改变数据维度.

reshape

注意一维向量和二维数组是不同的概念.
一维向量 (10,)
二维数组(10,1) 两者维度不一样,使用concatenate时,不能进行拼接

concatenate

8.矩阵的拼接

为了让向量和矩阵拼接,使用vstack和hstack

vstack和hstack.png

9.矩阵的运算

a. universal functions

矩阵 对 矩阵 对应元素进行计算
矩阵 对 数字 对原有矩阵的所有元素进行计算

universal functions

universal functions

b. 矩阵之间的计算

矩阵之间的计算

c. 向量对矩阵的运算

向量对矩阵的运算

d. 聚合操作

其中往往会操作axie
记忆axis的方法 如果axis = 0 就是不要行这个维度,把行压缩掉 如果axis = 1 就是不要列这个维度,把列压缩掉

聚合操作

10.排序操作

最常常使用的是argsort,获得排序后的索引

argsort