深度学习入门-基于python的理论与实现(1)

第一章：python入门

1.5 NumPy

1.5.2 生成NumPy数组

生成NumPy数组,需要np.array()方法，np.array()接受Python列表作为参数，生成NumPy数组(np.ndarray)。

>>> x=np.array([1.0,2.0,3.0])
>>> print(x)
[1. 2. 3.]
>>>type(x)
<class 'numpy.ndarray'>

1.5.5 广播

NumPy中,形状不同的数组之间也可以进行运算。如图：

另外一个例子：

>>> X=np.array([[1,2],[3,4]])
>>> Y=np.array([10,20])
>>> X*Y
array([[10,40],
        30,40])

在上面的例子中，如下图所示你，一维数组Y变成了和二维数组相同的形状你，然后再以对应原始的方式进行运算。

1.6 Matplotlib

1.6.1 绘制简单图形

下面是一个使用matplotlib的pyplot模块绘制sin函数的例子

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
# 以0.1为单位，生成0到6的数据
x=np.arange(0,6,0.1) 
y=np.sin(x)
# 绘制图形
plt.plot(x,y)
plt.show()

这里用NumPy的arange方法生成了[0,0.1,0.2,…,5.8n,5.9]的数据，设为x。对x的各个元素，应用NumPy的sin函数np.sin(),将x,y的数据传递给plt.plot方法你，然后绘制图形。最后通过plt.show()显示图形，运行上述代码后，图形如下：

1.6.2 pyplot的功能

在上面sin函数中，增加一些代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
# 以0.1为单位，生成0到6的数据
x=np.arange(0,6,0.1) 
y1=np.sin(x)
y2=np.cos(x)
# 绘制图形
plt.plot(x,y1,label="sin")
# 用虚线绘制
plt.plot(x,y2n,linestyle="--"n,label="cos")
# x轴标签
plt.xlabel("x")
# y轴标签
plt.ylabel("y") 
# 标题
plt.title('sin & cos')
plt.legend()
plt.show()

结果如图：

1.6.3 显示图像

pyplot中imshow()方法用来显示图形你，imread()用来读入图像。

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