机器学习python基础（二）numpy（一）
发布于2019-08-20 10:56 阅读(1311) 评论(0) 点赞(8) 收藏(2)
这篇为numpy第一篇，讲解创建。
导入numpy并查看版本：
numpy.arrary
此处讲解为什么要用numpy的array。
python 自带list
python自带的list可以存不同的类型，灵活度高：
python自带list可以存储不同的数据类型，这样虽然灵活，但是会影响效率。下面介绍另外一个。
python自带array
python也是带有array数组的，可以指定数据类型，解决了list的效率问题。下面就是指定类型为整型：
可以看到，只能修改数据为整型，为浮点型都会报错：
但是array也有一个缺点，它没有将数据当做向量或者矩阵，不支持基本运算，机器学习里面需要大量的这种计算。于是我们介绍numpy的array：
numpy的array
可以看到，numpy的array也是有指定类型的。
查看数组里面数据的类型用dtype：
numpy的array如果把float类型的数据赋值给int，虽然不会报错，但是float的精度体现不到，还是精确到int个位数，类型依然是int。
如果实在定义numpy array数组的时候，有float类型的，那就按照精度最高的作为类型，如下图：
创建numpy.array
普通创建numpy.array方法
zeros
创建初始化为0的数据，默认浮点数。
创建10个数据初始化为0的数据：
创建3行5列的数据
ones
创建初始化为1的数据，默认为浮点数
full
我们直接看API吧：
其实就是填充特定值的数据：
arange
简单的来说，就是根据间隔，左闭右开地生成array，例如:
并且不推荐非整型的间隔：
但是在0和1之间的就可以：
不指定步长的情况下，步长默认为1，不指定开头，开口默认为0：
linspace
这是一个左闭右闭区间产生array的方法：
例子如下：
在这里，后面的数字不是步长，而是分成的段数。
randint
产生0,10之间的随机数：
产生10个0，10之间的随机数：
产生特定维度的随机数：
seed
通过随机种子，我们可以保证每次产生的随机数是一样的。
random
返回0-1之间左闭右开区间的随机值
例子如下：
normal
产生正态分布的随机数
例子如下：
解锁更多np.random的方法，在jupyter里面输入np.random.+键即可。
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作者：csv
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来源：python黑洞网
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---无人问津也好，技不如人也罢，你都要试着安静下来，去做自己该做的事，而不是让内心的烦躁、焦虑，坏掉你本来就不多的热情和定力