[Machine-Learning] 熟悉 Numpy

Numpy 是 Python 中的一个模块，主要用于处理数学和计算相关的问题，这里是一个入门的介绍。

导入

习惯上可以这样导入：

import numpy as np

在 machine learning in action 这本书里，是没有 as np的：

from numpy import *

两种方式都可以，看习惯吧。

随机数

生成一个 4 * 4 的随机 数组（0<元素<1）：

np.random.rand(4,4)

也可以不添加参数，生成单一随机数。

矩阵

使用 mat() 函数，可以把数组转换为 矩阵 ：

转换为矩阵类型之后，可以使用矩阵的一些特有属性，例如：

• 转置： T 成员
• 逆矩阵：I 成员

操作如下：

做一个乘法：矩阵 * 自己的逆矩阵，结果应该是一个单位阵：

结果发现，会有一定的误差，矩阵中还留下了很多非常小的元素，应该是计算机处理浮点数的时候产生的误差，可以减去一个单位阵，来得到这个 误差值：