随笔分类 - 2_Python库（numpy、pandas、matplotlib、sklearn等）
摘要：python机器学习库numpy 10、遍历数组元素 一、总结 一句话总结： numpy遍历数组的行可以直接for循环，遍历列的话可以先转置，让列变成行，再遍历行的方式即可遍历，遍历每一个元素的话可以用flatten()方法打平数组 1、迭代行 for i in arr: print(i) 2、迭代
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摘要：python机器学习库numpy 9、访问数组元素 一、总结 一句话总结： 在numpy中，我们可以通过下标的方式来访问数组元素，比如arr[1][1]，我们也可以通过索引的方式来访问数组，比如arr[1,1:3]（第1行 列从1-2） import numpy as np arr=np.arang
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摘要：python机器学习库numpy 8、常用函数 一、总结 一句话总结： 二、常用函数 博客对应课程的视频位置： 8、常用函数（一）-范仁义-读书编程笔记https://www.fanrenyi.com/video/38/350 8、常用函数（二）-范仁义-读书编程笔记https://www.fanr
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摘要：python机器学习库numpy 7.3、生成随机数-随机种子 一、总结 一句话总结： 设置随机数种子主要是两个方法，一个是RandomState方法，一个是seed方法 随机种子方法 RandomState：定义种子类：RandomState是一个种子类，提供了各种种子方法，最常用seed see
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摘要：python机器学习库numpy 7.2、生成随机数-正态分布 一、总结 一句话总结： 正态分布主要两个函数，一个randn方法，表示标准正态分布，一个是normal方法，表示指定均值和标准差的正态分布 a、标准正态分布（均值为0，标准差为1）： numpy.random.randn(d0, d1,
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摘要：python机器学习库numpy 7.1、生成随机数-均匀分布 一、总结 一句话总结： 均匀分布常用主要四个方法，表示[0, 1)之间均匀分布的rand和random，表示[low, high)之间的uniform，随机整数randint a、服从[0, 1)之间的均匀分布： numpy.rando
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摘要：numpy生成随机数 一、总结 一句话总结： numpy生成随机数，主要是生成均匀分布和随机分布的随机数 （1）、均匀分布 a、服从[0, 1)之间的均匀分布： numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) b、[0, 1)之间均匀抽样： numpy.random.rando
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摘要：python numpy : random.rand 和 random.random 的区别 一、总结 一句话总结： 相同点：两个函数都是在 [0, 1) 的均匀分布中产生随机数。 不同点：参数传递不同。random.random( )接收一个单独的元组，而random.rand( )接收分开的参数
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摘要：python：matplotlib绘图无法显示中文或负号，显示为框框 一、总结 一句话总结： 可以修改matplotlib配置文件，也可以直接在代码中指定 # 解决中文乱码 plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.rcParams["font.f
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摘要：python机器学习库numpy 6、基本计算 一、总结 一句话总结： numpy中的ndarray对象重载了许多运算符，使用这些运算符可以完成矩阵间对应元素的运算。如 +，-，*（内积），/，%，**（次方），@（矩阵乘法） # 矩阵内积：对应位置相乘 print(arr1*arr2) # 矩阵乘
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摘要：python机器学习库numpy 5、常用属性 一、总结 一句话总结： numpy的多维数组常用属性主要有dtype（数据类型）、ndim（维度）、shape（形状）、size（元素个数） arr=np.arange(12).reshape(3,4) arr array([[ 0, 1, 2, 3]
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摘要：python机器学习库numpy 4.3、n维数组的创建（特殊数组） 一、总结 一句话总结： numpy中常用的特殊矩阵 主要有ones（全1）、zeros（全0）、eye（单位矩阵）、empty（未初始化） 二、n维数组的创建（特殊数组） 博客对应课程的视频位置：4.3、n维数组的创建（特殊数组）
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摘要：python机器学习库numpy 4.2、n维数组的创建（其它常用方法） 一、总结 一句话总结： (A)、创建数字数组（均匀间隔分布）：arange方法：arr=np.arange(10,20,3) (B)、创建等差数列：linspace方法：arr=np.linspace(1,10,5) (C)、
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摘要：python机器学习库numpy 4.1、n维数组的创建（array方法） 一、总结 一句话总结： numpy的核心就是同构的n维数组，所以可以用numpy的array方法来创建n维数组 In [3]: # numpy的核心就是同构的n维数组， arr = np.array([[1,2],[3,4]
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摘要：python机器学习库numpy 3、numpy的安装及引入 一、总结 一句话总结： numpy的安装：pip install numpy numpy的引入：import numpy as np 二、numpy的安装及引入 博客对应课程的视频位置：python机器学习库numpy-范仁义-读书编程笔
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摘要：python机器学习库numpy 2、numpy介绍 一、总结 一句话总结： (1)、NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。 (2)、Numpy主要用于大数据量的同构数组处理，以及数组操作函数、科学计算函数和线性代数等 1、numpy库核心？ numpy的核心结构是同构的ndarra
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摘要：python机器学习库numpy 1、课程介绍 一、总结 一句话总结： 二、课程介绍 博客对应课程的视频位置：1、课程介绍-范仁义-读书编程笔记https://www.fanrenyi.com/video/38/338 numpy是机器学习中经常用到的库，本课程讲解numpy库里面非常常用的操作，不
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摘要：python虚拟环境-virtual environment 一、总结 一句话总结： python虚拟环境是一个隔离/独立的python开发环境，和系统python环境可以完全隔离，互不相关，相当于多了一个python开发环境。 1、python 可用于virtual environment的具体模
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摘要：numpy生成随机数据实例 一、总结 一句话总结： A、用np的随机数函数：有正有负：np.random.randn(3,3) #三行三列正态分布随机数据 B、y3 = 0.89*x + 1.47 + 0.2*np.random.randn(100)：注意x有多少维，随机数就应该是多少，比如x是10
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摘要：numpy产生随机数 一、总结 一句话总结： *、np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组 *、有正有负：np.random.randn(3,3) #三行三列正态分布随机数据 *、np.random.randint(1,100,[5,5]) #(1,100）以内的5行5
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