神经网络通俗理解学习笔记(0) numpy、matplotlib

Numpy

  • numpy
    • numpy 基本介绍
    • Ndarray对象及其创建
    • Numpy数组的基础索引
    • numpy数组的合并与拆分（重要）
    • numpy数组的矩阵运算
    • Numpy数组的统计运算
    • numpy中的arg运算
    • numpy中的神奇索引和比较
  • Matplotlib

numpy

numpy 基本介绍

numpy 大多数机器学习库都用了这个处理数据
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list中不限制数据类型，numpy中的array限定数据类型，处理数据会更加高效

pyython的list列表只是将存储数据看成列表或多维数组
并没有将其看错向量或者矩阵以及相关的运算
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numpy性能更好，代码更简洁

Ndarray对象及其创建

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创建全是1的数组
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创建形状相同的数组

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指定数值生成数组

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等差排列的数组
reshape改变数组形状

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random以元组形式传入参数

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前2个参数表示随机的范围
种子每次都不同，可以指定
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有标准正态分布的随机数

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生成具有高斯分布的随机数据，可以传入均值和方差 默认分别是0和1

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具有均匀分布的随机数
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Numpy数组的基础索引

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numpy中一维数组可以看作向量，二维数组看作矩阵

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-3 表示倒数第三个
::x， 表示隔数取值，x表示步长
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::-1，表示倒着取值

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切片和原数组绑定了关系，改变切片，原数组也会改变

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避免前面的情况可以用copy方法

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numpy数组的合并与拆分（重要）

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合并需要维度一样

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vstack 行合并
hstack列合并
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axis=0表示在行维度 默认
=1 表示在列维度操作

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numpy数组的矩阵运算

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ceil向上取整

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round 四舍六入 奇进偶不进

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// 整除

% 取余

** 幂运算

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  • 不是真正矩阵乘法 只是对应相乘
  • dot 才是

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T 转置

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trannspose也是转置

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维度不同，numpy也能智能广播形式运算，但不推荐使用
容易引起混乱

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矩阵求逆， 和原矩阵相乘为单位矩阵

求逆得是方阵

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Numpy数组的统计运算

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std标准差
var 方差
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ptp最大值最小值的差

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cumsum 累计和
diff 相连差

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每行所有数相乘

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numpy中的arg运算

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arg找索引

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sort不会改原数组

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numpy中的神奇索引和比较

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Matplotlib

矩阵绘图函数库

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为什么明明散点，确实连接曲线
因为点密集

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xlim 调整坐标取值范围

或者通过axis 效果一样

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xlable定义 x轴 名字

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lable 给线取名
但要看到图例 还得 调用legend

title给图表取名字

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plot用于只有一个特征情况 x特征 y观测值

scatter 用于 xy 都是特征情况，通过散点图可以看到特征分布情况

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