
机器学习基础篇(一轮,视频学习)(四大工具)
Anaconda
Jupyter
Numpy
Matplotlib
四大工具基本使用篇
我是小白新新
这个作者很懒,什么都没留下…
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numpy 的 合并 + 拆分
拆分:split vsplit hsplit。合并:concatenate vstack hstack。h是horizontal(水平方向)*v是vertical(垂直方向)嘻嘻嘻,好好想想垂直水平怎么分割~个人感觉v,h更方便理解使用 ~原创 2024-02-10 16:46:13 · 403 阅读 · 0 评论 -
Matplotlib基本可视化
x = np.random.normal(-5,40,2000)#正态分布。plt.scatter(x,y,alpha=0.3)#离散形。plt.scatter(x,y)#离散形。原创 2024-02-13 12:42:04 · 401 阅读 · 0 评论 -
2.numpy创建数组、等差数组、随机数组+其他
reshape np.arange(起始值,终点值必有,步长).reshape(2,5)\。rand()注意:random()和rand()功能很像,但random要传入元组\。空数组:empty(),empty_like()\。全0:zeros(),zeros_like()\。指定数值:full(),full_like()\。全1:ones(),ones_like()\。**随机数组random模块:**\。**创建数组:**\。**等差数组:**\。**改变形状:**\。**查看文档:**\。原创 2024-02-03 20:45:24 · 414 阅读 · 0 评论 -
numpy VS 传统python代码(性能评估篇)
i**2 for i in range(4) 这是表达式写法,[ ]里的就是生成列表。不光可以看成数组,还可以看成向量矩阵!先用for循环生成一个数组,在每次循环时改变sum 的值。np.__version__#检查版本。运行时间评估命令:%%timeit。原创 2024-02-02 19:43:26 · 364 阅读 · 0 评论 -
jupyter基本使用+高级使用之魔法命令
2.超级魔法:%whos+3.help魔法。1.创建文件+使用文件中的函数。使用自带python。原创 2024-01-22 21:58:07 · 438 阅读 · 0 评论 -
Anaconda基本使用
一.图形化二.命令行小结:原创 2024-01-22 19:41:32 · 376 阅读 · 0 评论 -
Anaconda+Pycharm安装成功啦
进入cmd检查Anaconda安装情况。原创 2024-01-20 17:08:13 · 398 阅读 · 0 评论