0.1准备工作 安装好CentOS7,配置好网络,确保网络畅通. 0.2root授权 首先:当前用户为kaid # vim /etc/sudoers 在root ALL=(ALL) ALL之后添加: kaid ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL 表示,用户kaid可以不需要验证密码而执行root的所有操作(为了安全起见,安装后,改回来哦). 0.3安装git $ sudo yum -y install git 0.4 安装vimplus $ git clone https://gith…

NumPy是一个开源的Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组. 创建NumPy数组 #创建一维数组 list1 = [1,2,3,4] array1= np.array(list1)#用python列表创建np数组 array1= np.array(range(10))#用python内置range函数创建np数组 array1= np.arange(0,10,2)#numpy方法 .arange创建np数组 #创建多维数组 list2 = [[1,2],[3,4]] array2…

求取向量二范数,并求取单位向量(行向量计算) import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y x 为需要求解的向量, y为x中行向量的二范数, z为x的行方向的单位向量. np.linalg.norm 顾名思义,linalg=linear+algebra ,norm 则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(s…

a = np.arange(2*4*4) b = a.reshape(1,4,4,2)           #应该这样按反序来理解:最后一个2是一个只有2个元素的向量,最后的4,2代表4×2的矩阵,最后的4×4×2代表立体张量,第一个1代表只有一个这样的张量(即该张量在第四维度只有一个元素). c = a.reshape(2,4,4,1)        #应该这样按反序来理解:最后一个1是只有一个1个元素的向量,最后的4,1代表4×1的矩阵(可降维成一个向量),最后的4×4×1代表立体张量(可降…

一直想写点Python的笔记了,今天就闲着无聊随便抄点,(*^__^*) 嘻嘻…… -------------------------------------------------------------------------------------- 数据分析的几大任务: 搜集:与外界进行交互,读写各种各样的文件格式和数据库 准备:对数据进行清理.休整.整合.规范化.重塑.切片切块.变形等处理以便进行分析. 建模和计算:将数据跟统计模型.机器学习算法或其它计算工具联系起来. 展示:创建交互…

Numpy: # NumPy库介绍 # NumPy的安装 #  NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展 #  可用来存储和处理大型矩阵. #  因为不是Python的内嵌模块,因此使用前需要安装. #  可以利用Python自带的pip工具自动安装. #  或者选择访问下面的网站,下载与Python版本匹配的exe安装文件手动安装. # http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/ #  安装完成后,打开Pytho…

本文是对我原先写的python常用序列list.tuples及矩阵库numpy的使用中的numpy矩阵库的使用的补充.结合我个人现在对线性代数的复习进度来不断更博. Section 1:行列式的计算 我们知道,线代中,行列式是相当重要的一部分,因为行列式通常决定了一个矩阵的逆是否存在以及方程是否有解等,因此,掌握行列式的计算相当重要,结合numpy矩阵库,对我们所学进行拓展,并且在学习的过程中还能掌握numpy的使用,可谓一举两得. 在原先的博客中,已经提及了numpy中如何创建矩阵.如何求解矩…

近期开始学习python机器学习的相关知识,为了使后续学习中避免编程遇到的基础问题,对python数组以及矩阵库numpy的使用进行总结,以此来加深和巩固自己以前所学的知识. Section One:Python数组的使用 在python中,数组这个概念其实已经被淡化了,取之的是元组和列表,下面就列表和元组进行相关的总结和使用. Subsection One: List list列表本质是一种序列类型的数据结构,有点类似于C/C++中所学的数组,但又不同.他们的相同之处在于,二者中的每个元素都分…

0 Numpy简单介绍 Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.如果接触过matlab.scilab,那么numpy很好入手. NumPy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素.调用mat()函数可以将数组转化为矩阵,输入命令如下: np.mat(np.random.rand(…

本文作为numpy系列的总结篇,继续介绍numpy中常见的使用小贴士 1 手动转换矩阵规格 转换矩阵规格,就是在保持原矩阵的元素数量和内容不变的情况下,改变原矩阵的行列数目.比如,在得到一个5x4的矩阵后,出于某种要求,需要将其转成大小为10x2的矩阵,这时就可以利用内置方法实现此功能. 上图中,使用方法reshape将一个4x3的矩阵转换为一个2x6的矩阵.需要注意的是,转换后的矩阵与原矩阵在元素顺序的排列上具有某种一致性,即将矩阵的元素逐行排列成一个列表,则两矩阵对应的列表是相同的. res…