使用NumPy和scikit-learn进行数据分析与机器学习

数据分析和机器学习是当今信息时代中不可或缺的重要领域。在处理大规模数据集和实现复杂的机器学习算法时，NumPy和scikit-learn成为了Python中最常用的工具库之一。本文将介绍如何利用NumPy和scikit-learn进行数据分析和机器学习，并提供相应的源代码示例。

1. 引言

NumPy是Python中用于科学计算的核心库之一。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray），以及用于处理这些数组的函数和工具。在数据分析中，NumPy的ndarray对象被广泛用于存储和操作数据。

scikit-learn是一个开源的机器学习库，提供了各种常见的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等。scikit-learn的设计简单而一致，易于使用，并且与NumPy和其他科学计算库紧密集成。

2. 数据分析

在进行数据分析之前，我们首先需要加载数据。假设我们有一个包含特征和标签的数据集。以下是使用NumPy加载数据的示例代码：

import numpy as np

# 加载特征数据
features = np.loadtxt('features.csv',