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  • 在使用numpy函数库先要
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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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  • 1NumPy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:

    3d002dbad341037d93323ec4a9bc7dc5cf672d58.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    91091efc77f7980e50afb5c3d4db3620b83a9121.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    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。

    e076d77622bc7dc5b8eadded5e460596b9142920.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    35f2224133bad34172781685427622bc7dc52c58.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    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

    d2987775f2c4ec99c0cef2b3c3fe1e425c6b0720.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    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

    e177fc9147e833e0feffcbb130ea3e8631485920.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    6

    输入下述命令,得到误差值:

    >>>myEye= randMat*invRandMat>>>myEye - np.eye(4)

    5e9a2820b93acd89354bd0bd0335dd8a58de8b20.jpg?x-bce-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Cw_500%2Climit_1

    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

    展开全文
  • 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:
    在这里插入图片描述
    执行结果:
    在这里插入图片描述
    (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:
    在这里插入图片描述
    (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:
    在这里插入图片描述
    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:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 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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