大数据课堂记录numpy

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——-11月20笔记–
numpy笔记:
# Create list baseball
baseball = [180, 215, 210, 210, 188, 176, 209, 200]
# height is available as a regular list
print(height)
# Import numpy
import numpy as np

# Create a numpy array from height: np_height
np_height=np.array(height)

# Print out np_height
print(np_height)

# Convert np_height to m: np_height_m
np_height_m =np_height*0.0254

# Print np_height_m
print(np_height_m)
# Import the numpy package as np
import numpy as np

# Create a numpy array from baseball: np_baseball
np_baseball=np.array(baseball)

# Print out type of np_baseball
print(type(np_baseball))

np.array([True, 1, 2]) + np.array([3, 4, False])

# Print out the weight at index 50
print(np_weight[50])

# Print out sub-array of np_height: index 100 up to and including index 110
print(np_height[100:111])

import numpy as np
np_mat = np.array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
np_mat * 2
np_mat + np.array([10, 10])
np_mat + np_mat

y=np.array((1,2,3))
print(y)
z = np.zeros(5) #自带的0元素数组,
# 如何创建二维数组?
z = np.zeros((5,3))
print(z)

arange() #生成指定范围的1维数组
arange(1,10,1)

import numpy as np
x = np.arange(1,11,0.5)
print(x)
常见的统计函数
max()
sum()
min()
mean()
median()
std()

import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5,6,12])
print(x.sum())
print(x.mean())
print(np.median(x))
print(x.std())
#索引机制
x[-1] #最后1个元素
x[2]
#二维数组的索引
x=np.array([[5,6,7],
[8,9,10],
[11,12,13],
[14,15,16]])

print(x[起始行:结束行,起始列:结束列])
数字都可省略,但是,不能省

—————11月13日笔记—–
1 TensorFlow (Python)
2. Scikit-Learn (Python)
3) 3.Caffe
4)Theano

IDLE是Python自带的IDE
将以下代码命名为a.py:
from turtle import *
color(‘red’, ‘yellow’)
begin_fill()
while True:
forward(200)
left(170)
if abs(pos()) < 1:
break
end_fill()
done()

然后在命令行 python a.py运行
python的缩进有重要作用
代替{}
idle 内置的编辑器
python的主目录\lib\idlelib\idle.bat
这个可以启动idle

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