1、高性能机器学习：NumPy与scikit - learn入门

高性能机器学习：NumPy与scikit - learn入门

在机器学习领域，Python凭借其丰富的库和简洁的语法成为了首选语言。其中，NumPy和scikit - learn是两个非常重要的库，NumPy提供了高性能的数组操作，而scikit - learn则提供了丰富的机器学习算法和工具。接下来，我们将深入探讨它们的使用。

1. NumPy基础

NumPy是Python中用于科学计算的基础库，它提供了多维数组对象和处理这些数组的各种函数。以下是一些NumPy的基本操作：
- 数组的形状和维度 ：NumPy数组的形状和维度是其重要属性。形状表示数组在每个维度上的大小，而维度表示数组的维数。例如：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("一维数组形状:", arr1.shape)  # 输出 (5,)
print("一维数组维度:", arr1.ndim)  # 输出 1

# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("二维数组形状:", arr2.shape)  # 输出 (2, 3)
print("二维数组维度:", arr2.ndim)  # 输出 2

• NumPy广播 ：广播是NumPy中一种强大的机制，它允许在不同形状的数组之间进行算术运算。例如：