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        Python培訓

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        機器學習工具:Python 和 Numpy入門

        • 發布:Python培訓
        • 來源:Python練習題庫
        • 時間:2017-11-14 16:54

        寫在前頭

        我們一般都是從C語言開始學起的,后來發現C語言不能滿足我們快速開發的需求,因為它的API使用起來不很方便,還有就是有些功能亟待擴展,這時候我們很多人選擇了C++或Java,C#,這些更高級的語言讓我們開發軟件時,使用起來更方便了。如今,隨著人工智能時代的到來,Python迅速成為了機器學習,深度學習的必備語言,流行的機器學習庫,sklearn,完全是基于Python開發的API,深度學習庫tensorflow也是對Python的支持最好。

        由此可見,隨著時代的發展,各種語言不斷迭代,順應時代的需求。這樣看來,作為開發者的我們除了要學習機器學習,深度學習的一些理論和算法的同時,還得去學各種語言,真的看起來很辛苦,有時候好不容易學會一門語言后,它已經又被新的語言迭代掉了。

        實際上,當你深入了掌握一門語言后,再學起其他語言來就會相對更快,與那些從來沒接觸一門編程語言的來比起來。這是為什么呢?

        原來,任何一門語言,本質上都是語言定義的內置類型和相關的API,及我們的擴展自己所需要的類型及定義的方法。

        因此,我們只需要把握住兩點就能很快入門這門語言:

        基本數據類型及封裝的API

        庫內定義通用API,如文件處理等

        1 Python 入門

        1.1 說說,Python最常用的基本數據類型包括

        list

        set

        dictionary

        1.2 內置類型封裝的基本操作

        再來看看這些類型上定義的最基本的操作,下面是list:

        '定義一個list'months=[]'向list內添加一個元素'months.append("January")'切片訪問list的除最后10個元素的所有'months[:-10]

        及其他...

        下面是字典:

        '定義一個字典'mydict = {}'添加一個鍵值對'mydict["Tom"] = 90'拿到所有鍵'mydict.keys()

        及其他...

        1.3 通用API

        '求list內含的元素個數'len(months)

        '返回1~10'range(10) 及其他...

        2 Numpy 入門

        NumPy系統是Python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)結構要高效的多(該結構也可以用來表示矩陣(matrix))。

        一個用python實現的科學計算包。包括:

        一個強大的N維數組對象Array;

        比較成熟的(廣播)函數庫;

        用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包;

        實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數。

        numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更加方便。

        Numpy中最基本的數據結構:ndarray,下面看下它的基本操作:

        '''首先要導入numpy包'''

        import numpy as np'''

        '''numpy.array是一個將python的list包裝為ndarray的函數'''

        x = np.array([[1.0, 2], [1, 2]])'求轉置'xt = x.transpose()

        '賦值通過矩陣的索引'

        xt[0, 0] =1.0'求內積,注意dot操作是建立在某個實例矩陣上面的'x2 = xt.dot(x)

        '求逆矩陣需要導入另一個模塊linalg'

        import numpy.linalg as la

        '求逆矩陣'x2inv = la.inv(x2)及其他...

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