绪言
我最近开始入门机器学习,使用的书是《机器学习实战》(Peter Harrington 著),为了巩固学习成果,决定写一系列日志,内容是总结性的,会做一些思维导图,写一些我学习时不懂的模块,函数语法等,但不涉及具体算法的实现(不具备教程性质)。
1. Xmind
思维导图涉及了算法的一些特性,优劣以及相关的模块。
2. 模块语法
本章中涉及到的模块有NumPy,matplotlib,operator。下面是我在代码实现中遇到的不懂的语法,查找出来作为总结。
2.1 NumPy
NumPy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析
的基础包。本章中涉及的函数主要有下面这九个。
2.1.1 生成array
array函数可以生成一个n维数组。
import numpy as np
mat1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(mat1)
结果如下:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
2.1.2 shape
shape函数可以获得array的形状,输出一个tuple,tuple中的元素表示相应轴向的长度
例如2.1.1中生成的mat1是个 3 × 3 3\times 3 3×3矩阵,通过shape函数得到的就是 ( 3 , 3 ) (3,3) (3,3)
print(mat1.shape)
结果:
(3, 3)
如果是一个以为数组,则为输出一个单元素tuple,例如
mat2 = np.array([1, 2, 3])
print(mat2.shape)
结果:
(3,)
另外,也可以单独获得指定轴向的长度,例如
mat3 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(mat3.shape[0])
print(mat3.shape[1])
结果:
2
3
shape[0]得到的是轴向0的长度,shape[1]得到的是轴向1的长度。array数组在2维情况下,纵向为0轴,横向为1轴。3维情况下,增加的轴向为0轴,纵向为1轴,横向为2轴。也就是说,维度增加1,新增加的方向为轴0,其余轴向依次加1.
2.1.3 tile
tile函数可以将指定的数组按指定轴向重复指定的次数,语法如下:
tile(a,b)
a是一个数组,b是一个tuple。例如:
print(np.tile(2, (2, 3)))
结果:
[[2 2 2]
[2 2 2]]
a也可以是数组:
print(np.tile([2, 2], (2, 3)))
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