python中有两个模块可以生成随机数，该博客以的numpy模块为例进行生成随机数。（因为矩阵要生成大量的随机数据，故推荐使用numpy模块生成随机数）
对数组执行数学运算和逻辑运算时，NumPy 是非常有用的。在用 Python 对 n 维数组和矩阵进行运算时，NumPy 提供了大量有用特征。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583
在我们做机器学习模型的研究或者是学习的时候，在完成了训练之后，有时候会希望能够将相应的参数保存下来。否则的话，如果是在Notebook当中，当Notebook关闭的时候，这些值就丢失了。一般的解决方案是将我们需要的值或者是数组“持久化”，通常的做法是存储在磁盘上。
轴的概念 ：轴是NumPy模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作
这道题是用等概率的 Rand7()（[1, 7]）产生等概率的 Rand10()（[1, 10]）。
根据布尔值数组的特点，True会被强制为1，False会被强制为0，因此可以计算布尔值数组中True的个数；并且对布尔值数组有两个有用的方法any和all。any检查数组中是否至少有一个True，all检查是否全都是True。
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc，介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
今天刚好来看机器学习，结果就踩到了这个坑。本来目标是看PyTorch的，结果由于一份教程的开头有一句“本教程默认已有NumPy基础”而跑去看NumPy了。喜闻乐见，其实并没有看NumPy的必要，但是毕竟也简单看完记了不少笔记，就发出来算了。
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写，字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖，这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算，Python的OpenCV库自然也不例外。
在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。
在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。 关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散度 pandas numpy
选自TowardsDataScience 作者：Ehi Aigiomawu 机器之心编译 参与：李诗萌、路 本文介绍了一些 NumPy 基础知识，适合数据科学初学者学习掌握。 NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。对每一个数据科学或机器学习 Python 包而言，这都是一个非常重要的库，SciPy（Scientific Python）、Mat-plotlib（plotting library）、Scikit-learn 等都在一定程度上依赖 NumPy。 对数组
NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。对每一个数据科学或机器学习 Python 包而言，这都是一个非常重要的库，SciPy（Scientific Python）、Mat-plotlib（plotting library）、Scikit-learn 等都在一定程度上依赖 NumPy。
元胞数组定义 : 使用 cell 定义元胞数组 , 其中的两个参数分别是行数和列数 ;
NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy 的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型。如今，NumPy 被Python其它科学计算包作为基础包，已成为 Python 数据分析的基础，可以说 NumPy 就是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库最基本的函数功能库。
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
本文主要介绍了如何学习人工智能相关知识，包括入门基础、进阶和高阶知识。首先，介绍了计算机基础、编程语言和数学基础。其次，介绍了机器学习、深度学习以及深度学习框架。最后，阐述了机器学习、强化学习、迁移学习等方面的知识。
简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。
numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵，最简单的网格矩阵为二维矩阵
有好些天没写博客了，最近一直忙着在看论文，解模型，着实有点头痛。今天趁着又到周末了更一帖（其实是模型解不下去了…），这次来说一下一个在信号分析与数据挖掘领域颇为使实用的算法，独立成分分析（ICA），这个算法的求解方式会让人决定新奇而有所启发，可能会给你带来新的思路，这一篇算法已经有很多大神写过了，比如： http://blog.csdn.net/neal1991/article/details/45128193 http://blog.csdn.net/u013802188/article/details/40923749 我在这里略作补充，说一下自己的见解，有不合适的地方欢迎大家指出
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像，如果没有安装opencv的，可以用pip安装：
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效，因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
标准Python的列表(list)中，元素本质是对象。如：L = [1, 2, 3]，需要3个指针和三个整数对象，对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象：存储单一数据类型的多维数组。
# -*- coding: utf-8 -*- """ 主要记录代码，相关说明采用注释形势，供日常总结、查阅使用，不定时更新。 Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018
4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm Python基础：列表/元组/字典/类/文件 Taylor展式的代码实现 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 多元高斯分布 泊松分布、幂律分布 典型图像处理
选自Hackernoon 作者：Rakshith Vasudev 机器之心编译 参与：蒋思源 本文为初学者简要介绍了 NumPy 库的使用与规则，通过该科学计算库，我们能构建更加高效的数值计算方法。此外，因为机器学习存在着大量的矩阵运算，所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效，因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中
关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。
这篇笔记适合机器学习初学者，我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组，故开始入门机器学习，希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，但能够系统的学习，窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了，也就进入了门槛，但要想取得不错的成绩，那还需努力，这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容，但不要害怕，都是基础内容，不要对数学产生恐慌，因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 二、num
机器学习在数据分析与挖掘中的应用越来越广泛，随着机器学习模型的不断发展，处理的数据量和数据维度越来越大，衡量模型性能和可视化数据信息变得至关重要。一般来说用于挖掘的数据信息都是多维的，而目前数据可视化一般为二维或者三维的，要想对高维数据可视化必须进行降维。
作者|Vivek Patel 编译|Flin 来源|towardsdatascience
2048 这段时间火的不行啊，大家都纷纷仿造，“百家争鸣”，于是出现了各种技术版本：除了手机版本，还有C语言版、Qt版、Web版、java版、C#版等，刚好我接触Python不久，于是弄了个Python版——控制台的2048，正好熟悉下Python语法，程序运行效果如下：
2048 这段时间火的不行啊，大家都纷纷仿造，“百家争鸣”，于是出现了各种技术版本号：除了手机版本号，还有C语言版、Qt版、Web版、java版、C#版等，刚好我接触Python不久，于是弄了个Python版——控制台的2048，正好熟悉下Python语法，程序执行效果例如以下：
5.矩阵转置 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列转def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return T
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0 回顾 在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战。在用直接法求出权重参数时，有一个假设是某个矩阵不能为奇异矩阵。在实战中，我们发现如果它近似为奇异矩阵，然后再利用最小二乘法（OLS）去计算权重参数会出现bug。出现的是什么bug？在OLS算法的基础上应该怎么进行优化解决这个bug呢？ 1 无偏估计 先看一个无偏估计的例子。工人师傅一天制造了1000个小零件，现在质检人员准备要检验这1000个件的合格数量和不合格数量，要求控制在
上一篇文章中，我们梳理了实现简易版 2048 游戏的基本知识，这篇文章将介绍如何实现各个模块。换句话说，上一次我们确定了旅行的目的地，这一次就让我们自由畅行在山间田野。
借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风，母婴市场迎来了生机盎然的春天，尤其是母婴电商行业，近年来发展迅猛。用户获取和流失是一对相对概念，就好比一个水池，有进口，也有出口。我们不能只关心进口的进水速率，却忽略了出水口的出水速率。挽留一个老用户相比拉动一个新用户，在增加营业收入、产品周期维护方面都是有好处的。并且获得一个新用户的成本是留存一个老用户的5~6倍。
我们这一次讲的浅层神经网络——单隐层神经网络，那么什么是浅层神经网络呢？浅层神经网络其实就是一个单隐层神经网络！！！会有 ，，， 这些个参数，还有个 表示输入特征的个数， 表示隐藏单元个数， 表示输出单元个数。
2018年某天曾接到一个需求，要求给10个监考老师监考的10个科目来分配考场，要求每个老师的监考考场不能重复。见下图，不知道你感觉怎么样，我当时搞了几天没有找出随机生成的方法，丢失了一笔订单。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
Numpy库是Python数值计算的基石。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。主要包括以下内容：
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
导入numpy import numpy as numpy print(numpy.__vision__) #'1.16.2' numpy.array array的创建和访问 nparr = np.array([i for i in range(10)]) #创建numpy.array数组 #array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) nparr[5] #可以通过索引方法访问第6个元素 array的数据类型 dtype方法,dtype是datatype的缩写 nparr.dt
根据文章内容，撰写摘要总结如下：本文主要介绍了NumPy库中的一些常用函数，包括数组操作、数组索引、数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容。其中，数组操作和数组索引是NumPy库中最基本和最重要的两个概念，通过这些函数，我们可以方便地对数组进行各种操作和运算。另外，数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容也是NumPy库中比较重要的概念，这些函数可以帮助我们更好地理解和操作数组。
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