Python与机器学习快速入门第一篇

#coding=utf-8
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数组的结构认识和理解
numpy就是一个矩阵数据库
scipy：线性代数数据库
两个相结合
矩阵结构理解：
[[ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]]
 
 由于
 [ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.]，
 
 这三个合起来才来组装成一个矩阵，因此在它们再加一层表示它们是个整体。
 
numpy的数组类型： numpy.ndarray
numpy常用函数的使用

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import numpy as np
from scipy import linalg
from numpy import *
#创建一个二维数组
xarray1=np.ones((3,4))
print xarray1
print type(xarray1) 
#返回的是一个三维数组
xarray2=np.ones((3,4,2))
print xarray2
print type(xarray2)

#创建一个一维数组
xarray4=np.arange(12)
print xarray4

xarray3=np.array([[1,2],[3,4]])
print linalg.det(xarray3)
print xarray3

#创建0和0矩阵
xarray5=np.zeros((3,3))
print xarray5

#矩阵的有 维度，变形
print xarray5.shape
xarray6=xarray1.reshape(4,3)
print xarray6

#按照矩阵的行进行操作
print xarray3
print sum(xarray3,axis=1)#axis表示按照行来进行操作
print sum(xarray3,axis=0)#axis=0表示按照列来进行操作