zr3036720790的博客

from sklearn.datasets import load_irisdata = load_iris()import numpy as npimport pandas as pd# 查看data所具有的属性或方法print(dir(data))['DESCR', 'data', 'feature_names', 'filename', 'frame', 'target', 'target_names']# 查看数据集的简介print(data.DESCR)print(typ

numpy线性代数import numpy as npnumpy.dot(a, b, out)a: array_likeb: array_like# a, b都是一维数组，结果为内积x = np.array([i for i in range(1, 6)])y = np.array([i for i in range(2, 7)])z = np.dot(x, y)print(z)70x = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])y

Numpy 统计相关次序统计计算最小值# numpy.amin(a, axis=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>) # 返回数组的最小值，或者沿轴的最小值a: array_like 输入数据axis: int 沿着哪个轴取最小值，1.7.0版本之后，如果这是一个整数元组，则在多个轴上选择最小值，而不是像以前那样在单个轴或所有轴上进行选择。ou

随机抽样import numpy as np # numpy version 1.18.5import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import statsnp.random.seed()# 未设置seed，则每次产生的随机向量不同for i in range(5): print(np.random.permutation(8)) # 产生一个0-7的随机向量[7 2 4 1 0 5 6 3][5 1 4 2 0 3 6 7][2

numpy 输入与输出import numpy as npnumpy.save : 以二进制文件的方式保存array，文件格式为.npynumpy.save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imports=True)参数：file: file, str, or pathlib.Path将数据保存到的文件或文件名。 如果file是文件对象，则文件名不变。 如果文件是字符串或路径，则.npy扩展名将附加到文件名（如果尚无扩展名）。arr: array_like

python输出格式python中输出格式的format（）函数x = 3.14159 y = 2x3print("{0:.2f} {1:.2f}".format(x,y)3.14 18.850和1表示format函数中的第一和第二个函数.2f表示小数部分保留两位小数，四舍五入来源：浙大python程序设计欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Ma...