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  • 第三十七篇 入门机器学习——Numpy基础

    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

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xuezou/p/9312090.html
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