随笔分类 -  机器学习

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Pandas数据结构
摘要：Pandas数据结构 Series:一维 DataFrame:二维 MultiIndex：三维 1 Series 1.1 创建 pd.Series([], index=[]) pd.Series({}) # 导入pandas import pandas as pd pd.Series(data=No 阅读全文
posted @ 2021-09-09 16:28 Trouvaille_fighting 阅读(83) 评论(0) 推荐(0)
Numpy-矩阵的运算
摘要：1.矩阵和向量 矩阵就是特殊的二维数组 向量就是一行或者一列的数据 2.矩阵加法和标量乘法 矩阵的加法:行列数相等的可以加。 矩阵的乘法:每个元素都要乘。 3.矩阵和矩阵(向量)相乘 (M行, N列)*(N行, L列) = (M行, L列) 4.矩阵性质 矩阵不满足交换率,满足结合律 5.单位矩阵 阅读全文
posted @ 2021-09-08 16:32 Trouvaille_fighting 阅读(234) 评论(0) 推荐(0)
Numpy-数组间的运算
摘要：1 数组与数的运算 数组的加减乘除是针对数组中的每一个值的。 python列表的乘法相当于多次输出 举例： arr = np.array([[1, 2, 3, 2, 1, 4], [5, 6, 1, 2, 3, 1]]) arr + 1 arr / 2 # 可以对比python列表的运算，看出区别 阅读全文
posted @ 2021-09-08 16:29 Trouvaille_fighting 阅读(172) 评论(0) 推荐(0)
Numpy-ndarray运算
摘要：ndarray运算 1 逻辑运算 直接进行大于、小于的判断 2 通用判断函数 np.all() # 判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否全及格 >>> np.all(score[0:2, :] > 60) False np.any() # 判断前两名同学的成绩[0:2, :]是否有大于90分的 阅读全文
posted @ 2021-09-08 12:27 Trouvaille_fighting 阅读(96) 评论(0) 推荐(0)
Numpy基本操作
摘要：1.生成数组的方法 1.1 生成0和1的数组 np.ones(shape, dtype) np.ones_like(a, dtype) np.zeros(shape, dtype) np.zeros_like(a, dtype) 举例： ones = np.ones([4,8]) 返回结果： arr 阅读全文
posted @ 2021-09-08 12:08 Trouvaille_fighting 阅读(85) 评论(0) 推荐(0)
Numpy-N维数组-ndarray
摘要：1 ndarray的属性[重要] 属性名字 属性解释 ndarray.shape 数组维度的元组 ndarray.ndim 数组维数 ndarray.size 数组中的元素数量 ndarray.itemsize 一个数组元素的长度（字节） ndarray.dtype 数组元素的类型 2 ndarra 阅读全文
posted @ 2021-09-08 10:39 Trouvaille_fighting 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)
Numpy简介
摘要：1 Numpy介绍 Numpy(Numerial Python) 用于快速处理任意维度的数组 支持常见的数组和矩阵操作，同样的数值计算任务比直接使用python简洁 使用ndarray对象来处理多维数组 2 ndarray介绍 ndarray是Numpy的一个N维数组类型ndarray,它描述了相同 阅读全文
posted @ 2021-09-08 09:58 Trouvaille_fighting 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)
Jupyter Notebook使用
摘要：一、界面启动、创建文件 1.1 界面启动 # 进入虚拟环境 workon ai # 输入命令 jupyter notebook 本地notebook的默认URL为：http://localhost:8888 1.2 新建notebook文档 1.3 内容界面操作-helloworld 标题栏：点击标 阅读全文
posted @ 2021-09-07 11:59 Trouvaille_fighting 阅读(203) 评论(0) 推荐(0)

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