机器学习三剑客Numpy入门

发布网友 发布时间：2024-10-22 22:32

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热心网友 时间：2024-11-05 20:46

Numpy简介

Numpy，全称"Numeric Python"，专注于数值运算，提供一维或多元数组的丰富操作，如数*算、数据筛选、线性代数、统计运算、随机模拟、傅里叶变换等。随着数据科学的发展，Numpy因其在矩阵和数组运算上的高性能和速度成为数据分析、机器学习和数据科学的关键工具。

数据类型

Numpy提供了比Python更丰富的数据类型，拥有独特的标识码，便于数据处理。

安装与导入

通过实际案例快速入门Numpy，一般在安装Anaconda后已默认安装。导入Numpy，国际惯例命名为np，方便后续使用。

查看版本与帮助文档

使用内建函数查看Numpy中特定函数的帮助文档。通过内省也能快速获取函数帮助信息。

数组创建

使用np.array()将Python序列转为ndarray对象。np.empty()创建未初始化数组，指定形状和数据类型。np.empty_like()创建与指定数组相同形状的数组。np.zeros()、np.zeros_like()创建全零数组。np.ones()、np.ones_like()创建全一数组。np.eye()创建指定对角线为1的矩阵。np.full()、np.full_like()创建指定形状和内容的数组。np.arange()生成指定范围内的序列。np.linspace()、np.logspace()生成均匀间隔或对数间隔数组。

索引与切片

模拟生成数据并使用reshape将一维数组转换为指定形状。使用slice函数构造切片对象，实现基于索引的高效数据访问。基础切片与高级切片示例展示其应用。

广播机制

解释Numpy的广播机制，用于解决不同形状数组之间的运算问题。展示如何将一个数组视为具有特定形状以进行运算。

数组操作

介绍reshape改变数组形状，flat与flatten()拉直数组，ravel展开*数组为一维数组，transpose与T属性实现数组转置。

数*算

展示算术运算、指数运算、三角函数运算、四舍五入、取整、统计函数如最小值、最大值、平均值、方差、标准差，以及矩阵运算如点积、内积、矩阵乘法、行列式计算、解线性方程组与求逆矩阵等。