工欲善其事，必先利其器。在本章，我们将学习和机器学习相关的基础工具的使用：Jupyter Notebook, numpy和matplotlib。大多数教程在讲解机器学习的时候，大量使用这些工具，却不对这些工具进行系统讲解。我特意添加了这个章节，让同学们在后续编写机器学习算法的过程中，更加得心应手！
一、Jupyter Notebook基础
a--b：在Jupyter Notebook 选中的内容上面添加单元格------ 下面添加单元格
y: change cell to code
m: change cell to markdown
Kemel --> Restart&Run All 重新启动运行代码
优势：帮助我们存储我们之前代码写的变量。以交互的方式完成我们整个编程过程
二、 Jupyter Notebook中的魔法命令
魔法命令：%run %timeit %time
三、Numpy数据基础
四、创建Numpy数组(和矩阵)
np.random.normal? #查看文档
help(np.random)
五、 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
六、 Numpy数组(和矩阵)的合并与分割
下面的在下一节。
七、Numpy中的矩阵运算
八、Numpy中的聚合运算
九、Numpy中的arg运算
十、Numpy中的比较和Fancy Indexing
十一、Matplotlib数据可视化基础
十二、数据加载和简单的数据探索
我写的文章只是我自己对bobo老师讲课内容的理解和整理，也只是我自己的弊见。bobo老师的课 是慕课网出品的。欢迎大家一起学习。