这篇博客介绍了机器学习入门的基础知识，特别是聚焦于NumPy的使用。内容包括：np.arange、np.linspace、np.random.randint的功能及用法，设置随机种子以确保可重复性，创建不同形状的随机数矩阵，np.zeros和np.full用于初始化全零或填充值的矩阵，查看NumPy版本，numpy array的数据访问方式，以及矩阵操作如reshape、维度检查、拼接和分割等。
机器学习第零周-基础知识
一、 numpy
1.np.arange(1，10，0.1) #闭开区间，步长01.，浮点数组形式
2.np.linspace(0，5，4) #闭区间，二等分的浮点数组形式
3.np.random.randint(0，10) #闭开区间任意随机整数
4.random_seed = 1 #定义随机种子保证每次随机试验结果一致
5.np.random.randint(0,1,size=10) #一维向量
np.random.randint(0,1,size=(2,10)) #二维矩阵
np.random.random()#默认是0-1之间随机数
np.random.random((3,5))#3X5的0-1之间随机数二维矩阵
6.np.random.random((3,5))#3X5的0-1之间随机
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