Python机器学习常用包及其主要函数简单介绍

一些做机器学习过程中使用到的Python库，基于Python3.6，放在这里共同交流！

一、 numpy: 这个库的重要性不用说了，是整个Python机器学习和深度学习的基础库。另外这个库的函数主要用C实现，所以效率比较高，用来进行科学计算也是完全OK。主要提供一些数学公式，包括最小二乘、高斯函数、SVD等，同时numpy为我们封装了nparray这样一种数据结构，其实类似于C中的数组，元素长度固定且一致，这样就允许按照下表对元素进行查询；

1. dot：矩阵相乘函数，效率远高于循环；
2. mean(a, axis, dtype, out，keepdims)：求取均值函数，a:需要求取参数的矩阵，axis:求矩阵均值的模式
   axis 不设置值，对 mn 个数求均值，返回一个实数
   axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1 n 矩阵
   axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵
   官方文档
3. multiply：数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致。比如A, B为数组，MA, MB为矩阵，
   则multiply(MA, MB)返回矩阵对应位置的乘积。
4. power(x, y)：求幂指数，和C语言pow函数用法一样, 这里返回x的y次方
5. round( x, n) ：返回x保留n位小数后四舍五入的结果，其中n可省略，默认为0，用法与around函数一致，官方文档