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2014-05-20 21:00:40
该系列文章是依据本人平时对机器学习的学习,归纳总结,所做的学习笔记。如有错误或待改善之处,请留下您宝贵的意见或建议。
1. NumPy函数库
NumPy函数库是Python的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。
有关NumPy的相关资源可以访问官网:http://www.numpy.org/
机器学习算法涉及很多线性代数的知识,在用Python编写机器学习算法是会经常使用NumPy函数库。
首先,在确保可以正确运行Python开发环境的前提下,需要正确安装NumPy函数库。这里简单介绍在Ubuntu下安装NumPy库:
通过执行命令:sudo apt-get install python-numpy 和 sudo apt-get install python-scipy
在Python shell开发环境中输入下列命令:
>>> from numpy import *
上述命令将NumPy函数库中的所有模块引入到当前命名空间。接下来就可以在该空间中使用NumPy函数库了。
2. NumPy中矩阵与数组的区别
NumPy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然看起来很相似,但是这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中NumPy函数库中的matrix与MATLAB中的matrices等价。
该系列文章主要参考书目:<Machine Learning in Action>
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NumPy函数库的安装使用经验
2020-11-22 16:25:351NumPy函数库是Python开发环境的一一个独立模块,而且大多数Python发行版没有默认安装NumPy函数库,因此在安装Python之后必须单独安装NumPy函数库。2(1)Windows命令行提示符下输人c: \Python?\python. exe(2)通过...1
NumPy函数库是Python开发环境的一一个独立模块,而且大多数Python发行版没有默认安装NumPy函数库,因此在安装Python之后必须单独安装NumPy函数库。
2
(1)Windows命令行提示符下输人c: \Python?\python. exe
(2)通过anaconda/anaconda Prompt进入
(3)Linux或者Mac OS的终端上输入python,进入Python sell开发环境。
今后,一旦看到“>>>”提示符就意味着我们已经进人Python sell开发环境:
3
在python开发环境中输入如下命令:
>>>import numpy as np
>>>np.random.rand(4,4)
此命令创造了一个4X4的随机数组,因为产生的是随机数组,不同计算机的输出结果可能与上述结果完全不同。
4
调用mat()函数可以将数组转化为矩阵,输入如下命令:
>>>randMat=np.mat(np.romdom.rand(4,4))
>>>randMat.I # I实现了矩阵求逆的运算
5
(1)执行下面的命令存储逆矩阵:
>>>invRandMat = randMat.I
(2)接着执行矩阵乘法,得到矩阵与其逆矩阵相乘的结果:
>>>randMat*invRandMat
6
输入下述命令,得到误差值:
>>>myEye= randMat*invRandMat>>>myEye - np.eye(4)
7
函数eye(4)创建4X4的单位矩阵。
只要能顺利完成上述例子,就说明已经正确安装了NumPy函数库
END
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NumPy函数库基础
2020-03-28 22:14:16机器学习算法涉及很多线性代数知识在使用Python语言构造机器学习应用时,会经常使用NumPy函数库。这里用到线性代数是为了简化不同的数据点上执行的相同数学运算。将数据表示为矩阵形式,只需要执行简单的矩阵运算而...机器学习算法涉及很多线性代数知识在使用Python语言构造机器学习应用时,会经常使用NumPy函数库。这里用到线性代数是为了简化不同的数据点上执行的相同数学运算。将数据表示为矩阵形式,只需要执行简单的矩阵运算而不需要复杂的循环操作。在你开始学习机器学习算法之前,必须确保可以正确运行Python开发环境,同时正确安装了NumPy函数库。NumPy函数库是Python开发环境的一个独立模块,而且大多数Python发行版没有默认安装NumPy函数库,因此在安装Python之后必须单独安装 NumPy函数库。在Windows系统下安装numpy请参考https://blog.csdn.net/qq_43354004/article/details/105162767。
(一)构造随机数组
先输入from numpy import * 命令将NumPy函数库中的所有模块引入当前的命名空间。接着开始构造一个4x4的随机数组,因为产生的是随机数组,不同计算机的输出结果可能与上述结果完全不同。示例如下:
执行结果:
(二)调用mat()函数将数组转化为矩阵
NumPy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组 array),都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然它们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中NumPy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。
调用mat()函数可以将数组转化为矩阵,在后面加上.I操作符可以实现矩阵求逆的运算。示例如下:
(三)矩阵的乘法
使用*执行矩阵乘法,得到矩阵与其逆矩阵相乘的结果。示例如下:
结果应该是单位矩阵,除了对角线元素是1,4x4矩阵的其他元素应该全是0。实际输出结果略有不同,矩阵里还留下了许多非常小的元素, 这是计算机处理误差产生的结果。输入下述命令,得到误差值。函数eye(4)创建4×4的单位矩阵。示例如下:
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Python-----numpy函数库基础
2018-04-23 21:24:30将numpy函数库中的所有模块引入:from numpy import *3. 构造一个4*4的随机数组:randArray = random.rand(4,4) print(randArray)4.mat()函数:将数组转化为矩阵:randMat = mat(random.rand(4,4)) print(randMat)5...1. 安装numpy库:pip install numpy
2. 将numpy函数库中的所有模块引入:
from numpy import *
3. 构造一个4*4的随机数组:
randArray = random.rand(4,4) print(randArray)
4.mat()函数:将数组转化为矩阵:
randMat = mat(random.rand(4,4)) print(randMat)
5. 求逆矩阵.I操作符
randMat = mat(random.rand(4,4)) print(randMat) invRandMat = randMat.I print(invRandMat)
6.执行矩阵乘法:
randMat = mat(random.rand(4,4)) print(randMat) invRandMat = randMat.I print(invRandMat) Multi = randMat*invRandMat print(Multi)
结果应收是单位矩阵,除了对角线元素为1,其他元素应该为0,实际的输出略有不同,因为矩阵例还留下了许多非常小的元素,这是计算机处理误差产生的结果。
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) matrix = numpy.array([[5,10,15],[20,25,30]]) print(vector) print(matrix) print(vector.shape) print(matrix.shape)
.dtype查看类型
import numpy numbers = numpy.array([1,2,3,4]) print(numbers) numbers.dtype
import numpy numbers = numpy.array([1,2,3,4.0]) print(numbers) numbers.dtype
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) vector == 10
import numpy matrix = numpy.array([ [5,10,15], [20,25,30], [35,40,45] ]) matrix == 25
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) equal_to_ten = (vector == 10) print (equal_to_ten) print(vector[equal_to_ten])
与运算和或运算:
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) equal_to_ten_and_five = (vector == 10) & (vector == 5) print (equal_to_ten_and_five)
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) equal_to_ten_or_five = (vector == 10) | (vector == 5) print (equal_to_ten_and_five)
类型转换:
import numpy vector = numpy.array(["5","10","15","20"]) print(vector.dtype) print(vector) vector = vector.astype(float) print(vector.dtype) print(vector)
求最小、最大值:
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) min = vector.min() print(min) max = vector.max() print(max)
计算每一行的和值:
import numpy matrix = numpy.array([ [5,10,15], [20,25,30], [35,40,45] ]) matrix.sum(axis=1)
计算每一列的和值:
import numpy matrix = numpy.array([ [5,10,15], [20,25,30], [35,40,45] ]) matrix.sum(axis=0)
import numpy as np #用np代替numpy print(np.arange(15)) a = np.arange(15).reshape(3,5) print(a) a.shape a.size #当前矩阵包含多少个元素 a.ndim #当前矩阵的维度 a.dtype.name #当前矩阵的类型
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) matrix = numpy.array([[5,10,15],[20,25,30]]) print(vector) print(matrix) print(vector.shape) print(matrix.shape)
.dtype查看类型
import numpy numbers = numpy.array([1,2,3,4]) print(numbers) numbers.dtype
import numpy numbers = numpy.array([1,2,3,4.0]) print(numbers) numbers.dtype
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) vector == 10
import numpy matrix = numpy.array([ [5,10,15], [20,25,30], [35,40,45] ]) matrix == 25
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) equal_to_ten = (vector == 10) print (equal_to_ten) print(vector[equal_to_ten])
与运算和或运算:
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) equal_to_ten_and_five = (vector == 10) & (vector == 5) print (equal_to_ten_and_five)
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) equal_to_ten_or_five = (vector == 10) | (vector == 5) print (equal_to_ten_and_five)
类型转换:
import numpy vector = numpy.array(["5","10","15","20"]) print(vector.dtype) print(vector) vector = vector.astype(float) print(vector.dtype) print(vector)
求最小、最大值:
import numpy vector = numpy.array([5,10,15,20]) min = vector.min() print(min) max = vector.max() print(max)
计算每一行的和值:
import numpy matrix = numpy.array([ [5,10,15], [20,25,30], [35,40,45] ]) matrix.sum(axis=1)
计算每一列的和值:
import numpy matrix = numpy.array([ [5,10,15], [20,25,30], [35,40,45] ]) matrix.sum(axis=0)
import numpy as np #用np代替numpy print(np.arange(15)) a = np.arange(15).reshape(3,5) print(a) a.shape a.size #当前矩阵包含多少个元素 a.ndim #当前矩阵的维度 a.dtype.name #当前矩阵的类型
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