🏆🏆🏆教程全知识点简介：1.机器学习常用科学计算库包括基础定位、目标。2. 人工智能概述涵盖人工智能应用场景、人工智能小案例、人工智能发展必备三要素、人工智能机器学习和深度学习。3. 机器学习概述包括机器学习工作流程、什么是机器学习、模型评估（回归模型评估、拟合）、Azure机器学习模型搭建、完整机器学习项目流程。4. 机器学习基础环境安装与使用包括Jupyter Notebook使用（一级标题、Jupyter Notebook中自动补全代码等相关功能拓展）。5. Matplotlib可视化涵盖Matplotlib HelloWorld（什么是Matplotlib、实现简单Matplotlib画图折线图、画出温度变化图、准备数据、创建画布、绘制折线图、显示图像、构造x轴刻度标签、修改坐标刻度显示、设置中文字体、设置正常显示符号、保存图片）、添加坐标轴刻度、添加网格显示、添加描述信息、图像保存、设置图形风格、常见图形绘制（常见图形种类意义、散点图绘制）。6. Numpy包括Numpy优势、N维数组ndarray（ndarray属性）、基本操作（生成数组方法、生成0和1数组、从现有数组生成、创建符合正态分布stock涨跌幅数据）、数组间运算（数组与数的运算）。7. Pandas数据结构包括Series、DataFrame。8. 文件读取与存储涵盖CSV（read_csv）、HDF（read_hdf与to_hdf）、JSON（read_josn）。9. 高级处理数据离散化包括为什么要离散化、什么是数据离散化、stock涨跌幅离散化（读取stock数据、将stock涨跌幅数据进行分组、stock涨跌幅分组数据变成one_hot编码）、案例实现。
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🎯🎯🎯全教程总目录
🚀🚀🚀本篇主要内容
Numpy
学习目标
- 了解Numpy运算速度上的优势
- 知道数组的属性，形状、类型
- 应用Numpy实现数组的基本操作
- 应用随机数组的创建实现正态分布应用
- 应用Numpy实现数组的逻辑运算
- 应用Numpy实现数组的统计运算
- 应用Numpy实现数组之间的运算
4.2 N维数组-ndarray
学习目标
-
目标
- 说明数组的属性，形状、类型
1 ndarray的属性
数组属性反映了数组本身固有的信息。
| 属性名字 | 属性解释 |
|---|---|
| ndarray.shape | 数组维度的元组 |
| ndarray.ndim | 数组维数 |
| ndarray.size | 数组中的元素数量 |
| ndarray.itemsize | 一个数组元素的长度（字节） |
| ndarray.dtype | 数组元素的类型 |
2 ndarray的形状
首先创建一些数组。
# 创建不同形状的数组
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b = np.array([1,2,3,4])
>>> c = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]])
分别打印出形状
>>> a.shape
>>> b.shape
>>> c.shape
(2, 3) # 二维数组
(4,) # 一维数组
(2, 2, 3) # 三维数组
如何理解数组的形状？
二维数组：
三维数组：
3 ndarray的类型
>>> type(score.dtype)
<type 'numpy.dtype'>
dtype是numpy.dtype类型，先看看对于数组来说都有哪些类型
| 名称 | 描述 | 简写 |
|---|---|---|
| np.bool | 用一个字节存储的布尔类型（True或False） | 'b' |
| np.int8 | 一个字节大小，-128 至 127 | 'i' |
| np.int16 | 整数，-32768 至 32767 | 'i2' |
| np.int32 | 整数，-2^31 至 2^32 -1 | 'i4' |
| np.int64 | 整数，-2^63 至 2^63 - 1 | 'i8' |
| np.uint8 | 无符号整数，0 至 255 | 'u' |
| np.uint16 | 无符号整数，0 至 65535 | 'u2' |
| np.uint32 | 无符号整数，0 至 2^32 - 1 | 'u4' |
| np.uint64 | 无符号整数，0 至 2^64 - 1 | 'u8' |
| np.float16 | 半精度浮点数：16位，正负号1位，指数5位，精度10位 | 'f2' |
| np.float32 | 单精度浮点数：32位，正负号1位，指数8位，精度23位 | 'f4' |
| np.float64 | 双精度浮点数：64位，正负号1位，指数11位，精度52位 | 'f8' |
| np.complex64 | 复数，分别用两个32位浮点数表示实部和虚部 | 'c8' |
| np.complex128 | 复数，分别用两个64位浮点数表示实部和虚部 | 'c16' |
| np.object_ | python对象 | 'O' |
| np.string_ | 字符串 | 'S' |
| np.unicode_ | unicode类型 | 'U' |
创建数组的时候指定类型
>>> a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=np.float32)
>>> a.dtype
dtype('float32')
>>> arr = np.array(['python', 'tensorflow', 'scikit-learn', 'numpy'], dtype = np.string_)
>>> arr
array([b'python', b'tensorflow', b'scikit-learn', b'numpy'], dtype='|S12')
-
注意：若不指定，整数默认int64，小数默认float64
4 总结
数组的基本属性【知道】
| 属性名字 | 属性解释 |
|---|---|
| ndarray.shape | 数组维度的元组 |
| ndarray.ndim | 数组维数 |
| ndarray.size | 数组中的元素数量 |
| ndarray.itemsize | 一个数组元素的长度（字节） |
| ndarray.dtype | 数组元素的类型 |
Numpy
学习目标
- 了解Numpy运算速度上的优势
- 知道数组的属性，形状、类型
- 应用Numpy实现数组的基本操作
- 应用随机数组的创建实现正态分布应用
- 应用Numpy实现数组的逻辑运算
- 应用Numpy实现数组的统计运算
- 应用Numpy实现数组之间的运算
4.3 基本操作
学习目标
-
目标
- 理解数组的各种生成方法
- 应用数组的索引机制实现数组的切片获取
- 应用维度变换实现数组的形状改变
- 应用类型变换实现数组类型改变
- 应用数组的转换
1 生成数组的方法
1.1 生成0和1的数组
- np.ones(shape, dtype)
- np.ones_like(a, dtype)
- np.zeros(shape, dtype)
- np.zeros_like(a, dtype)
ones = np.ones([4,8])
ones
返回结果:
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
np.zeros_like(ones)
返回结果:
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
1.2 从现有数组生成
1.2.1 生成方式
-
np.array(object, dtype)
-
np.asarray(a, dtype)
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
# 从现有的数组当中创建
a1 = np.array(a)
# 相当于索引的形式，并没有真正的创建一个新的
a2 = np.asarray(a)
1.2.2 关于array和asarray的不同
1.3 生成固定范围的数组
1.3.1 np.linspace (start, stop, num, endpoint)
-
创建等差数组 — 指定数量
-
参数:
- start:序列的起始值
- stop:序列的终止值
- num:要生成的等间隔样例数量，默认为50
- endpoint:序列中是否包含stop值，默认为ture
# 生成等间隔的数组
np.linspace(0, 100, 11)
返回结果：
array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100.])
1.3.2 np.arange(start,stop, step, dtype)
-
创建等差数组 — 指定步长
-
参数
- step:步长,默认值为1
np.arange(10, 50, 2)
返回结果：
array([10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42,
44, 46, 48])
1.3.3 np.logspace(start,stop, num)
-
创建等比数列
-
参数:
- num:要生成的等比数列数量，默认为50
# 生成10^x
np.logspace(0, 2, 3)
返回结果:
array([ 1., 10., 100.])
1.4 生成随机数组
1.4.1 使用模块介绍
-
np.random模块
1.4.2 正态分布
一、基础概念复习：正态分布（理解）
a. 什么是正态分布
正态分布是一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服
