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《机器学习实战》之Numpy函数库基础

程序员文章站 2023-12-27 18:49:09
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Numpy函数库是python开发环境的一个独立模块,做机器学习,会大量使用python的Numpy函数库,那么首相在安装python开发环境的基础上要安装Numpy第三方包:

python2 -m pip install numpy

《机器学习实战》之Numpy函数库基础


进入ptyhon shell来发环境,引入numpy包:

from numpy import *

《机器学习实战》之Numpy函数库基础


构造一个4x4的随机数组,输入命令:

random.rand(4,4)

《机器学习实战》之Numpy函数库基础


Numpy矩阵和数组的区别:
Numpy函数库中存在两种不同的数据类型,矩阵matrix和数组array,都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然看起来相似,但是这两个数据类型上执行相同的数学用算可能的到不同的结果,其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。
可以调用mat()函数将数组转化成矩阵,输入命令:

mat(random.rand(4,4))

《机器学习实战》之Numpy函数库基础

对矩阵进行求逆,输入命令:

randMat=mat(random.rand(4,4))
randMat.I
《机器学习实战》之Numpy函数库基础

执行矩阵乘法,得到矩阵和逆矩阵相乘的结果,输入命令:

nvRandMat=randMat.I
randMat*invRandMat
《机器学习实战》之Numpy函数库基础

结果应该是单位矩阵,除了对角线是1,其余全部为0,实际输出结果略有不同,矩阵还留下了许多非常小的元素,这是计算机处理误差产生的结果。

得到误差值,输入命令:

myEye=randMat*invRandMat
myEye - eye(4)
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函数eye(4)是创建了4x4的单位矩阵。





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