No.1. 查看numpy版本

No.2. 为了方便使用numpy,在导入时顺便起个别名

No.3. numpy.array的基本操作:创建、查询、修改

No.4. 用dtype查看当前元素的数据类型

No.5. 创建一个存储浮点型元素的数组

No.6. 用np.zeros来创建0数组或0矩阵,默认创建浮点型数组

No.7. 为np.zeros指定参数,创建整型数组

No.8. 通过np.zeros创建二维数组或者矩阵

No.9. 用np.ones创建全为1的多维数组或矩阵

No.10. 用np.full创建全为指定数值的多维数组或矩阵

No.11. np.arange与Python种的range用法相同,np.arange优于range的地方在于,前者的步长可以为浮点数

 
No.12. 用linspace构建指定区间指定元素个数的等差数列,前两个参数用来限定范围,第三个参数用来限定个数

No.13. 用np.random,randint来随机生成整数或矩阵

No.14. 通过指定"随机种子"来使用之前生成的随机数
为使用随机种子的情况如下:

显然,两次运行结果不同;
使用随机种子之后的情况如下:

两次运行结果相同

No.15. 使用np.random.random来生成随机浮点数,随机数在0和1之间均匀分布

No.16. 使用np.random.normal生成符合正态分布的随机数

No.17. 通过类似np.random.normal?的方式,快速查阅文档

 
No.18. 也可以通过help(np.random.normal)来查看文档

第三十七篇 入门机器学习——Numpy基础的更多相关文章

  1. 第三十九篇 入门机器学习——Numpy.array的基础操作——合并与分割向量和矩阵

    No.1. 初始化状态 No.2. 合并多个向量为一个向量 No.3. 合并多个矩阵为一个矩阵 No.4. 借助vstack和hstack实现矩阵与向量的快速合并.或多个矩阵快速合并 No.5. 分割 ...

  2. 第三十八篇 入门机器学习——Numpy.array的基本操作——查看向量或矩阵

    No.1. 初始化状态 No.2. 通过ndim来查看数组维数,向量是一维数组,矩阵是二维数组 No.3. 通过shape来查看向量中元素的个数或矩阵中的行列数 No.4. 通过size来查看数组中的 ...

  3. 第四十篇 入门机器学习——Numpy.array的基本操作——向量及矩阵的运算

    No.1. Numpy.array相较于Python原生List的性能优势 No.2. 将向量或矩阵中的每个元素 + 1 No.2. 将向量或矩阵中的所有元素 - 1 No.3. 将向量或矩阵中的所有 ...

  4. 第四十七篇 入门机器学习——分类的准确性(Accuracy)

    No.1. 通常情况下,直接将训练得到的模型应用于真实环境中,可能会存在很多问题 No.2. 比较好的解决方法是,将原始数据中的大部分用于训练数据,而留出少部分数据用于测试,即,将数据集切分成训练数据 ...

  5. 第四十四篇 入门机器学习——matplotlib基础——实现数据可视化

    No.1. 绘制一条正弦曲线 No.2. 在一张图中绘制多条曲线 No.3. 可以为曲线指定颜色.线条样式 No.4. 可以指定横纵坐标轴的范围 也可以使用: No.6. 可以为每条曲线添加图示 No ...

  6. 第四十三篇 入门机器学习——Numpy的基本操作——Fancy Indexing

    No.1. 通过索引快速访问向量中的多个元素 No.2. 用索引对应的元素快速生成一个矩阵 No.3. 通过索引从矩阵中快速获取多个元素 No.4. 获取矩阵中感兴趣的行或感兴趣的列,重新组成矩阵 N ...

  7. 第四十二篇 入门机器学习——Numpy的基本操作——索引相关

    No.1. 使用np.argmin和np.argmax来获取向量元素中最小值和最大值的索引 No.2. 使用np.random.shuffle将向量中的元素顺序打乱,操作后,原向量发生改变:使用np. ...

  8. 第四十一篇 入门机器学习——Numpy的基本操作——聚合操作

    No.1. 对向量元素求和使用np.sum,也可以使用类似big_array.sum()的方式 No.2. 对向量元素求最小值使用np.min,求最大值使用np.max,也可以使用类似big_arra ...

  9. Jmeter(三十七) - 从入门到精通进阶篇 - 输出HTML格式的性能测试报告(详解教程)

    1.简介 相对于Loadrunner,Jmeter其实也是可以有测试报告产出的,虽然一般都不用(没有Loadrunner的报告那么强大是一方面),但是有小伙伴们私下问,那宏哥还是顺手写一下吧,今天我们 ...

随机推荐

  1. List和DataTable互转

    /// <summary> /// List和DataTable互转 /// </summary> static class ListUtility { /// <sum ...

  2. liner-classifiers-SVM

    1支持向量机 参考看了这篇文章你还不懂SVM你就来打我 第一遍看完确实有想打死作者的冲动,但是多看几遍之后,真香~ [SVM---这可能是最直白的推导了] 个人觉得这篇文章讲的很清楚,条理清晰,数学推 ...

  3. PAT (Advanced Level) Practice 1035 Password (20 分)

    To prepare for PAT, the judge sometimes has to generate random passwords for the users. The problem ...

  4. 从零开始学 Java - 搭建 Spring MVC 记录云创的日子 第一章

    2017年11月29日 来到新项目,需要用到Spring MVC ,那么我就开始记录我这次的学习. Spring MVC 框架是围绕一个 DispatcherServlet 来设计的,这个 Servl ...

  5. linux centos7环境下安装apache2.4+php5.6+mysql5.6 安装及踩坑集锦(三)

    linux centos7环境下安装apache2.4+php5.6+mysql5.6 安装及踩坑集锦(三) 安装PHP 1.yum方式安装PHP方法同安装apache一样传送门:linux cent ...

  6. jQuery---城市选择案例

    城市选择案例 <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UT ...

  7. 51nod(1174 区间中最大的数)(ST表模板题)

    1174 区间中最大的数 1.0 秒 131,072.0 KB 0 分 基础题   给出一个有N个数的序列,编号0 - N - 1.进行Q次查询,查询编号i至j的所有数中,最大的数是多少. 例如: 1 ...

  8. Python中numpy模块的简单使用

    # encoding:utf-8 import numpy as np data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(data1) data2 = np.array( ...

  9. JS Data 时间对象

    new Date() 返回当前的本地日期和时间

  10. SpringBoot整合WEB开发--(七)注册拦截器

    1.创建一个拦截器类实现HandlerInterceptor接口,重写其中的3个方法,这拦截器中方法的执行顺序为:preHandle--Controller--postHandle--afterCom ...