1102 機器學習
DP前言筆記整理
這篇文章是學習時整理的一些筆記,讓自己複習時方便,文章內容為上課之內容整理
Introduction
- Numpy是在科學計算裡面最常用的基本函式庫之一
- 以C語言寫的模組,故處理速度快
使用前須import模組:
Data Type
為了能進行高速運算,並確保計算時值的精度,有資料的「型別」(type)
int (signed)
- int8 : 具有正負號的8位元整數
- int16 : 具有正負號的16位元整數
- int32 : 具有正負號的32位元整數
- int64 : 具有正負號的64位元整數
uint (unsigned)
- uint8 : 沒有正負號的8位元整數
- uint16 : 沒有正負號的16位元整數
- uint32 : 沒有正負號的32位元整數
- uint64 : 沒有正負號的64位元整數
float
- float16 : 16位元的浮點數
- float32 : 32位元的浮點數
- float64 : 64位元的浮點數
bool
表現True or False
基本用法
1
| data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
|
查詢資料型別
查詢資料維度與數量
元素運算
常數乘法
陣列乘、除法
1 2
| data * data data / data
|
陣列連乘
排序
sort 的預設排序是由小到大
1 2 3
| data.sort()
data[::-1].sort()
|
最大、最小、總和等計算
1 2 3 4 5 6 7
| data.max()
data.min()
data.sum()
data.cumsum()
|
亂數
使用前須import模組:
1
| import numpy.random as random
|
1 2 3 4 5 6 7
| random.seed(x)
random.rand(x)
random.randn(x)
random.randint(x)
|
隨機取出
1 2 3
| random.choice(data, x)
random.choice(data, x, replace = False)
|
矩陣
製作矩陣
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
| array = np.arange(9) array1 = np.arange(9,18).reshape(3, 3)
array2 = np.arange(9).reshape(3, 3)
np.zeros((2, 3), dtype = np.int64)) np.ones((2, 3), dtype = np.float64))
array2[0, :]
array2[:, 2]
|
矩陣運算
1 2 3
| np.dot(array1, array2)
array1 * array2
|