本文主要记录《机器学习实战》中的理论知识拓展和实践问题中解决方案的总结
大纲
- Python基础入门
- 容器类型
- 控制结构
- NumPy快速入门
Python基础入门
1.容器类型1
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19//1.List列表：存放有序对象、可以容纳任何数据类型的容器
list=[]
list.append(1)
list.append('nice hat')
//2.Dictionary字典：存放无序键值对的容器
dic={}
dic['dog']='luwanzhi'
dic[1]=42
//3.Set集合：由不重复数字组成的合集
//集合由列表生成
list=[1,2,2,2,4,5,5]
SA=set(list)
SA >> [1,2,4,5]
//并集用 | 表示 交集用 & 表示
SA | SB
SA & SC
2.控制结构1
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23//1.IF
if a<2:
b=3
elif a==2:
b=4
else:
b=5
//2.FOR
//遍历列表|集合
for item in list:
print ltem
//遍历字典
for key in dic:
print key,dic[key]
//列表推导式
list=[1,2,3,4]
L1=[item*4 for item in list]
// L1 = [4,8,12,16]
L2=[item*4 for item in list if item>10]
// L2 = [12,16]
3.NumPy快速入门
NumPy库提供大量矩阵处理函数1
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22//NumPy数组
from numpy import array
a1=array((1,1,1))
a2=array((1,2,3))
a1+a2 //[2,3,4]
a1*2 //[2,2,2]
a2**2 //[1,4,9]
a2[2] //3
//NumPy矩阵
from numpy import matrix
m1=matrix([1,2,3])
m2=matrix([2,3,4])
m1*m2.T //矩阵相乘
shape(m1) //矩阵大小
multiply(m1,m2) //对应元素相乘
m1.sort() //矩阵排序
m1.mean() //矩阵均值
m3=matrix([[1,2,3],[4,5,6]]) //多维矩阵
shape(m3) //(2,3)
m3[1,:] //查看第1行元素 [4,5,6]