No.1. Numpy.array相较于Python原生List的性能优势 No.2. 将向量或矩阵中的每个元素 + 1 No.2. 将向量或矩阵中的所有元素 - 1 No.3. 将向量或矩阵中的所有元素 * 2 No.4. 将向量或矩阵中的所有元素 / 2 或 // 2 No.5. 幂运算 No.6. 取余 No.7. 取绝对值 No.8. 三角函数 No.9. 取e的x方 No.10. 取任意数的x方 No.11. 取以e为底x的对数 No.12. 取以任意数为底x的对数 No.13. 矩阵…

No.1. 初始化状态 No.2. 通过ndim来查看数组维数,向量是一维数组,矩阵是二维数组 No.3. 通过shape来查看向量中元素的个数或矩阵中的行列数 No.4. 通过size来查看数组中的总的元素的个数,不管数组是几维数组 No.5. 简单数据访问 No.6. 切片访问 No.7. 修改子矩阵中的元素,原矩阵会同时发生改变:修改原矩阵中的元素,子矩阵也会同时发生改变 No.8. 创建与原矩阵不关联的子矩阵 No.9. 通过reshape来将一个向量转化成矩阵并返回,原向量不发生改变:…

No.1. 初始化状态 No.2. 合并多个向量为一个向量 No.3. 合并多个矩阵为一个矩阵 No.4. 借助vstack和hstack实现矩阵与向量的快速合并.或多个矩阵快速合并 No.5. 分割向量 No.6. 分割矩阵 No.7. 使用vsplit和hsplit对矩阵进行快速垂直分割及水平分割 No.8. 分割的应用:从矩阵中抽出最后一列,然后将其转化成向量…

No.1. 通过索引快速访问向量中的多个元素 No.2. 用索引对应的元素快速生成一个矩阵 No.3. 通过索引从矩阵中快速获取多个元素 No.4. 获取矩阵中感兴趣的行或感兴趣的列,重新组成矩阵 No.5. 比较运算符运用于向量 No.6. 比较运算符运用于矩阵 No.7. 比较运算符与其他方法的结合使用 No.8. 把比较运算作为特殊索引来获取向量中的元素或获取矩阵的某些行或列…

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…

No.1. 使用np.argmin和np.argmax来获取向量元素中最小值和最大值的索引 No.2. 使用np.random.shuffle将向量中的元素顺序打乱,操作后,原向量发生改变:使用np.sort将乱序的向量进行排序,并将顺序的向量进行返回,原向量不发生改变 如果要将原来的乱序向量转化成顺序向量,需要使用x.sort,效果如下: No.3. 对矩阵中的元素进行排序 No.4. 使用np.argsort返回从小到大每个元素的索引值组成的向量 No.5. 使用np.partition返回…

No.1. 线性回归算法的特点 No.2. 分类问题与回归问题的区别 上图中,左侧为分类问题,右侧为回归问题.左侧图中,横轴和纵轴表示的都是样本的特征,用不同的颜色来作为输出标记,表示不同的种类:左侧图中,只有横轴表示的是样本特征,纵轴用来作为输出标记,这是因为回归问题所预测的是一个连续的数值,无法用离散的几种颜色来表示,它需要占据一个坐标轴的空间.在回归问题中,如果需要考虑两个样本特征,那就必须在三维空间中进行观察.   No.3. 简单线性回归与多元线性回归 样本特征只有一个的线性回归,就称…

No.1. 通常情况下,直接将训练得到的模型应用于真实环境中,可能会存在很多问题 No.2. 比较好的解决方法是,将原始数据中的大部分用于训练数据,而留出少部分数据用于测试,即,将数据集切分成训练数据集和测试数据集两部分,先通过训练数据集得到一个模型,然后通过测试数据集来检验模型的性能是否满足我们的要求,根据测试结果的好坏判断模型是否需要进行改进和优化 No.3. 我们通过鸢尾花数据集来测试kNN算法的分类准确性,首先是数据准备工作 No.4. 我们可以将上述过程封装到函数中 No.5. 调用我…

No.1. 对向量元素求和使用np.sum,也可以使用类似big_array.sum()的方式 No.2. 对向量元素求最小值使用np.min,求最大值使用np.max,也可以使用类似big_array.min()和big_array.max()的方式 No.3. 求矩阵中元素的和.最大值.最小值 No.4. 对矩阵的行求和或列求和.求行或列的最大值及最小值 No.5. 求矩阵或向量中所有元素的积 No.6. 求矩阵或向量的平均值np.mean,求矩阵或向量的中位数np.median No.7.…

No.1. 数据归一化的目的 数据归一化的目的,就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上,这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用.   No.2. 数据归一化的方法 数据归一化的方法主要有两种:最值归一化和均值方差归一化.   最值归一化的计算公式如下: 最值归一化的特点是,可以将所有数据都映射到0-1之间,它适用于数据分布有明显边界的情况,容易受到异常值(outlier)的影响,异常值会造成数据的整体偏斜.   均值方差归一化的计算公式如下: 均值方差归一化的特点是,可以将数据归…