1、自然语言处理与机器学习开发指南

自然语言处理与机器学习开发指南

1. 数据处理基础

1.1 NumPy 入门

NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和处理这些数组的工具。以下是一些 NumPy 的关键特性和操作：
- NumPy 数组 ：NumPy 数组是多维的，类似于列表，但在处理大规模数据时更高效。例如，可以创建一个简单的一维数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

• 数组操作 ：NumPy 支持各种数学操作，如乘法、指数运算等。

# 数组乘法
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = arr1 * arr2
print(result)

# 数组指数运算
arr = np.array([1, 2, 3])
result = arr ** 2
print(result)

• 统计计算 ：可以使用 NumPy 计算数组的均值和标准差。

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean = np.mean(