其他平台（知乎/B站）也是同名「图灵的猫」，不要迷路哦~ 大家都知道，Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖，也是Python最常用的标准可视化库，其功能非常强大，同时也非常复杂，...s = Series( np. random. randn( 10). cumsum(), index= np. arange( 0, 100, 10)) s. plot() pandas 的大部分绘图方法都有...DataFrame的plot 方法会在 一个 subplot 中为各列绘制 一条 线， 并自动创建图例（ 如图所示）： df = DataFrame( np. random. randn( 10,...4). cumsum( 0), ...: columns=[' A', 'B', 'C', 'D'], index= np. arange( 0, 100, 10)) df. plot() 二、...对于 DataFrame， 柱状 图 会 将 每一 行的 值 分为 一组， 如图 8- 16 所示： In [63]: df = DataFrame( np. random. rand( 6, 4)
用Python实现梯度下降 import pandas as pdimport numpy as np 导入两个必要的包。...def regularize(xMat): inMat=xMat. copy() inMeans=np. mean(inMat, axis=0) invar=np. std(inMat...定义梯度下降函数： def BGD_LR(data alpha=0.001, maxcycles=500): xMat=np. mat(dataset) yMat=np. mat...(dataset).T xMat=regularize(xMat) m,n=xMat.shape weights=np. zeros((n,1))
首先创建一个一维数组： import numpy as np L = np.random.random(100) 在原生 Python 中，如果我们想计算一个元素为数值型的可迭代对象中所有元素的和，...可以使用 Python 内置的 sum 函数。...在 NumPy 中不仅支持 Python 内置的 sum 函数，而且还提供了优化后的 numpy.sum。...不过推荐使用 np.函数() 的方式，因为有些运算没有实现面向对象的调用方式，并且使用 np.函数() 的方式能够提醒我们这里是在调用 NumPy 库中的方法。...References： Python3入门机器学习 经典算法与应用: https://coding.imooc.com/class/chapter/169.html#Anchor
可以看到，都是将tensor转化成numpy array，再使用np.操作完成复杂运算。封装一个python函数并将其用作TensorFlow op。...tf.py_func( func, inp, Tout, stateful=True, name=None)参数：func: 一个Python函数，它接受ndarray对象作为参数并返回一个...在没有显式(np.)复制的python数据结构中，就地修改或存储func输入或返回值可能会产生不确定的结果。inp: 一个张量对象的列表。...-----------[[2 4] [6 8]]**********[[0 0] [0 0]]-----------原链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python
(y_test, y_pred) 可视化 from matplotlib.colors import ListedColormap X_set,y_set=X_train,y_train X1,X2=np.... meshgrid(np. arange(start=X_set[:,0].min()-1, stop=X_set[:, 0].max()+1, step=0.01),...ListedColormap(('red', 'green'))) plt.xlim(X1.min(),X1.max()) plt.ylim(X2.min(),X2.max())for i,j in enumerate(np...' Age') plt. ylabel(' Estimated Salary') plt. legend() plt. show() X_set,y_set=X_test,y_test X1,X2=np.... meshgrid(np. arange(start=X_set[:,0].min()-1, stop=X_set[:, 0].max()+1, step=0.01),
IPython 是一种基于 python 的交互式解释器，提供了强大的编辑和交互能力。 对于对象功能的查询操作，Ipython 提供了两种方法： object?...是作用于行的魔术命令 %pdoc 打印对象的文档字符串 %quickref#查看语法和魔法命令 %magic:获取所有魔法命令及其用法 %timeit#测量语句的执行时间 %run test.py#运行 python...#变量名后按Tab键可以查询相关变量名实现自动补全， #也可以补全函数的关键词参数 np.*load*?...#搜索命名空间，利用通配符来匹配所有的名字 #Ipython的魔术命令（python中没有） #空行输入 In & Out 快捷键 导航快捷键 文本输入快捷键
NumPyNumPy 是一个用于处理数组的 Python 库。它代表“Numerical Python”。基本随机ufunc通过测验测试学习检验您对 NumPy 的掌握程度。...arr = np.([1, 2, 3, 4, 5])示例创建 NumPy 数组：import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)print...NumPy 是一个用于处理数组的 Python 库。它代表“Numerical Python”。它提供了一个称为 ndarray 的多维数组对象，以及用于操作这些数组的高效函数。...在 Python 中，我们有列表来实现数组的功能，但是它们处理起来速度较慢。NumPy 旨在提供一个比传统 Python 列表快 50 倍的数组对象。...NumPy 是一个 Python 库，部分是用 Python 编写的，但大多数需要快速计算的部分是用 C 或 C++ 编写的。
9.2 NumPy 简介 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本章以及第三章概述了在 Python 中有效加载，存储和操作内存数据的技术。...NumPy（Numerical Python 的缩写）提供了一个有效的接口，来存储和操作密集数据缓冲区。...在某些方面，NumPy 数组类似于 Python 的内置list类型，但随着数组的大小增大，NumPy 数组提供了更高效的存储和数据操作。...例如，要显示numpy命名空间的所有内容，可以键入： In [3]: np. 要显示 NumPy 的内置文档，你可以使用： In [4]: np?
说在前面 即将自学《利用Python进行数据分析》这本书，为了督促自己思考并总结，遂将学习内容连载在此。以便大家参考，和自己回顾。...Python的不足： Python作为解释型编程语言，大部分代码速度上不可避免的要比编译型语言（JAVA，C++）要慢。...另外一方面，因为GIL的存在，所以Python对高并发，多线程的应用程序不是很友好。...还可以显示源代码搜索命名空间 如np.*load*? 列出含load的函数） 4....Python有“一次加载”模块系统，当你运行一个脚本后 再修改加载的模块 这个脚本不会使用更新后的模块。需要在import somelib后加上reload（somelib）。
#C65749', '#338DFF'))) plt.xlim(X1.min(),X1.max()) plt.ylim(X2.min(),X2.max()) for i,j in enumerate(np...' Age') plt. ylabel(' Estimated Salary') plt. legend() plt. show() X_set,y_set=X_test,y_test X1,X2=np.... meshgrid(np. arange(start=X_set[:,0].min()-1, stop=X_set[:, 0].max()+1, step=0.01),...#C65749', '#338DFF'))) plt.xlim(X1.min(),X1.max()) plt.ylim(X2.min(),X2.max()) for i,j in enumerate(np...上图是训练集分类效果，下图是测试集的分类效果，简单总结一下上面内容： Python语言方面：使用了meshgrid方法将二维坐标划分成了间隔非常小的矩阵细小点，然后使用了contourf方法与模型预测结果对比判断分类结果
#C65749', '#338DFF'))) plt.xlim(X1.min(),X1.max()) plt.ylim(X2.min(),X2.max()) for i,j in enumerate(np...' Age') plt. ylabel(' Estimated Salary') plt. legend() plt. show() X_set,y_set=X_test,y_test X1,X2=np.... meshgrid(np. arange(start=X_set[:,0].min()-1, stop=X_set[:, 0].max()+1, step=0.01),...#C65749', '#338DFF'))) plt.xlim(X1.min(),X1.max()) plt.ylim(X2.min(),X2.max()) for i,j in enumerate(np...' Age') plt.ylabel(' Estimated Salary') plt.legend() plt.show() 上图是训练集分类效果，下图是测试集的分类效果，简单总结一下上面内容： Python
一、环境 Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 二、具体实现步骤 第1步：数据预处理 导入库 import numpy as np import matplotlib.pyplot...0.01) y = np.arange(start=X_set[:,1].min()-1, stop=X_set[:,1].max()+1, step=0.01) #把x，y绑定为网格的形式 X1,X2=np...0.01) y = np.arange(start=X_set[:,1].min()-1, stop=X_set[:,1].max()+1, step=0.01) #把x，y绑定为网格的形式 X1,X2=np
1.什么是numpy numpy是一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分python科学计算库的基础库，多用于在大型，多维数组上执行数值运算。...（2）dtype：数据类型，可选，CSV的字符串以什么数据类型读入数组中，默认np. float （3）delimiter：分隔字符串，默认是任何空格，改为逗号。
关于X_set[y_set==j,0] ---- 一、环境 Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 二、具体实现步骤 第1步：数据预处理 导入库 import numpy as...0.01) y = np.arange(start=X_set[:,1].min()-1, stop=X_set[:,1].max()+1, step=0.01) #把x，y绑定为网格的形式 X1,X2=np...0.01) y = np.arange(start=X_set[:,1].min()-1, stop=X_set[:,1].max()+1, step=0.01) #把x，y绑定为网格的形式 X1,X2=np
array([ 9, 8, 7, 6, 99, 4, 3, 2, 1, 0]) >>> a[5: 1: -2] #步长为负，终值须大于起始值 array([99, 3]) 注意，和 Python..., 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2]) >>> x[[3, 3, 1, 8]] #组成新的数组；下标可重复 array([7, 7, 9, 2]) >>> y = x [np
Consider some problem X in NP. It has a poly-time certifier C(s,t).
温馨提示：作者机器学习相关笔记会更新在《AIGC学习之路》专栏，此专栏内容默认你已经具备基础 Python 编程能力，同时学习过高等数学、线性代数、概率论等大学本科范围的数学知识。...1.背景 如果你从零基础学习过 Python 编程语言，可能听说过 IPython，它是一种基于 Python 的交互式解释器, 相较于原生的 Python Shell，IPython 提供了更为强大的编辑和交互功能...使用 pip 安装，依赖于 Python 环境请自行安装，官网文档 https://jupyter.org/install # Install the classic Jupyter Notebook...import numpy as np # 使用 Tab 键自动补全 np. 下面的类和相关函数。 np....如果 Python 字符右边出现了实心圆圈 ◉，代表内核处于占有状态。而空心圆圈 ◯ 则代表内核处于空闲状态。
的矩阵 # 每项是 logret[i] · logret[j] # logreturns_norms[:, np.newaxis] # 每项是 sqsum[i] # logreturns_norms[np...[j] # S 的每一项就是 logret[i] 和 logret[j] 的欧氏距离 S = - logreturns_norms[:, np.newaxis] - logreturns_norms[np
# 数组和标量的运算numpy不用for可直接* # numpy通用函数ufunc函数-四则运算-注意：幂（**），比较运算， # np.any表示逻辑or，np.all表示and，返回布尔值 # np
参考链接： NumPy Python中的数据类型对象(dtype) 原文链接：https://blog.csdn.net/taxueguilai1992/article/details/46581861... python的numpy库提供矩阵运算的功能，因此我们在需要矩阵运算的时候，需要导入numpy的包。 ...1.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时，需要以np.开头。
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